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Data Analytics & Management, SrAssc
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Data Analytics & Management, SrAssc

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据工程
Sql
数据建模
数据管道

AI 估算 · 20k–35k

杭州金融数据工程岗位，技能要求高，外企平台，薪资有竞争力，预估月薪2-3.5万。

职位详情

关于这个职位

该职位负责设计和构建道富公司的核心参考数据、证券主数据及 IBOR 持仓等分析型数据产品

你将使用 Snowflake、Databricks、Spark 和 Iceberg 等现代数据技术，开发端到端的数据管道和数据模型，并确保数据质量与生产稳定
适合具备数据工程经验、熟悉云平台和开源表格式的候选人

最低要求

扎实的数据工程编程能力，熟练掌握 Python、Java 和 SQL

扎实的 Spark 和 SQL 编程能力，具备优化和调试的实际经验
具备 Snowflake 和 Databricks 作为数据平台的实操经验
对 Apache Iceberg 等开放表格式、目录（如 Polaris、Horizon、Unity）或元数据框架有良好理解
基本理解数据建模和数据产品概念
具备数据管道调试和性能调优能力

工作职责

使用 Snowflake 和/或 Databricks 技术栈、Spark 或 Informatica ETL（如复用）构建和运维可扩展的批量与流式管道，以交付可用于分析的数据集

实现基于 Iceberg 的表、分区和元数据结构，确保一致且高性能的分析访问
实现参考数据和应用程序数据的处理、存储与交付，包括证券数据和 IBOR 持仓/交易，将源数据（RKS、PORTIA、Aladdin、CRD Cloud）整合到整理后的分析数据集中
实现自动化数据验证、数据质量规则、对账检查和血缘捕获，以确保可信的分析结果
构建并发布整理后的语义层数据模型（服务模型、数据集市），并通过受治理的 BI 端点和/或消费 API 暴露，确保指标和业务定义的一致性
开发数据产品消费接口（模式、SLA、文档、版本控制和向后兼容性），以支持稳定的 API 和 BI 集成
与平台工程团队合作，通过 CI/CD 标准化部署，将作业生产化，并采纳平台护栏和可观测性模式
与架构师和应用团队协作，定义数据策略，并交付与分析工作负载一致的非逻辑/物理数据模型
参与值班/重大事件管理，在需要时执行回填，并确保所拥有数据产品的生产稳定性

优先资格

具备在云环境（AWS、GCP 和/或 Azure）中构建生产级服务的经验者优先

有金融服务或企业数据平台背景者优先（非必需）

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 使用业界领先的数据技术栈（Snowflake, Databricks, Iceberg），技术成长快
  • 跨国金融公司，平台稳定，可接触全球业务和复杂数据场景
  • 福利支持弹性工作生活平衡，有志愿者日等
  • 技术栈复杂，要求持续学习新工具和框架
  • 金融数据领域业务逻辑复杂，需要耐心和细致
  • 适合对数据工程有浓厚兴趣、追求技术前沿且愿意在金融领域深耕的工程师

缺点 / 挑战

  • 需要维护生产稳定性，参与on-call和故障响应，可能有压力

角色解读

  • 从数据工程师向高级数据工程师或数据架构师发展
  • 可深入数据治理、数据产品管理领域
  • 在金融行业积累领域知识，成为金融数据专家
  • 设计和构建核心参考数据、证券主数据、IBOR持仓与交易等分析型数据产品
  • 使用Snowflake、Databricks、Spark等技术开发端到端批量和流式数据管道
  • 实现基于Iceberg的表结构、数据分区和元数据管理，确保高性能分析访问
  • 与架构师和应用团队协作，定义数据策略并交付逻辑/物理数据模型
  • 熟练掌握Python、Java、SQL等编程语言
  • 深入掌握Spark和SQL，具备优化和调试经验
  • 具备Snowflake和Databricks平台的实际操作经验
  • 理解Apache Iceberg等开放表格式和云环境（AWS/GCP/Azure）

申请策略

  • 了解道富公司的主营业务和核心数据产品
  • 在简历中量化数据管道性能提升或数据质量改进的成果
  • 突出数据管道构建经验，特别是Spark、Snowflake、Databricks相关项目
  • 展示对Iceberg等开放表格式的实际应用
  • 强调云环境（AWS/GCP/Azure）上的生产级服务经验
  • 如果有金融行业数据项目，务必突出
  • 学习Apache Iceberg和数据湖仓架构
  • 熟悉Databricks和Snowflake的高级特性

面试指南

  • 使用STAR法则回答行为面试题，突出技术选型和解决过程
  • 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合项目实际说明
  • 比较不同技术时，从功能、性能、成本等维度展开
  • 请描述你过去如何设计并实现一个可扩展的数据管道？
  • 如何优化Spark作业的性能？可以举例说明
  • Snowflake和Databricks的差异是什么？你在什么场景下选择它们？
  • 解释一下Apache Iceberg的表结构和分区管理
  • 在数据质量方面，你如何确保数据的准确性和一致性？

职位点评

74
综合评分

外企金融数据工程岗，前沿技术栈，薪资未披露，WLB信号中等，发展空间大。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
该职位最适合以技术成长为核心动机的求职者，注重前沿技术栈和职业发展。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值60

薪资福利

75中等

该职位所在公司为跨国上市公司，福利体系完善，但薪资未在JD中披露，综合来看补偿性动机满足较好。

薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days、vibrant employee networks

成长发展

85较高

职位使用Snowflake、Databricks、Iceberg等前沿技术，提供大量学习和成长机会，技术栈现代，发展空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、SQL、Spark、Snowflake、Databricks、Apache Iceberg、AWS、GCP、Azure
成长机会inclusive development opportunities
业务类型ambiguous

工作生活

65中等

工作地点在杭州，未明确工作模式，但公司提及弹性工作生活支持，生活化动机得到中等满足。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible work-life support

使命价值

60中等

金融数据服务属于稳定行业，但JD未强调社会使命，意义感动机一般。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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