转转
数仓开发工程师(J12635)
数仓开发工程师(J12635)
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Etl开发
Hivesql
Sparksql
Sql
数据仓库
数据建模
数据治理
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
主流技术栈、侧重数据治理与建模、成长性好、WLB未明确
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比数据工程中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
负责转转业务体系的数据仓库建设与维护，包括从需求受理到ETL开发的全链路工作
主要职责涵盖数据建模、数据质量保障及公共数据能力的提供，旨在通过高效的数据支持提升业务效率并挖掘数据增量价值
最低要求
本科以上学历，计算机等信息技术相关专业
年以上数据仓库领域工作经验，对数据仓库系统架构有良好的认知，熟悉数据仓库相关技术，完整参与过企业数据仓库建设全过程
熟悉主数据、元数据、数据标准、数据质量、数据资产目录和数据建模等数据治理相关的体系和方法
精通SQL，熟悉HiveSQL及SparkSQL的原理和常用的调优策略
了解实时计算引擎（Spark, Flink）为加分项
优秀的口头以及书面沟通能力
工作职责
负责公司业务体系数据建设，提供通用、稳定、丰富、高效的公共数据能力，提升数据支持业务的效率，探索数据增量价值
按照业务分析需求进行数据建模，包括概念模型、逻辑模型及物理模型
从需求受理，到中间建模，结果验证的全链路数据仓库的ETL开发
数据质量保障，能使用多种手段和工具使每日例行任务准确及时的产出
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及全链路数据建设，技术栈主流且深入，有助于积累大型数据平台经验
- 适合追求技术深度、喜欢解决复杂数据问题且沟通协调能力强的开发者
缺点 / 挑战
- 需兼顾数据质量与业务响应速度，对系统稳定性要求高，工作压力适中偏大
角色解读
- 可向资深数据工程师、数据架构师或数据团队管理方向发展
- 构建和维护公司级数据仓库，确保数据链路的稳定与高效
- 精通SQL及大数据组件（Hive/Spark），具备扎实的数据建模与治理理论基础
申请策略
- 准备具体案例说明如何提升数据准确性或优化查询性能
- 突出完整的数据仓库建设项目经验，强调SQL调优能力及数据治理实践
- 深化对Spark/Flink实时计算原理的理解，补充数据资产管理相关知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出技术手段带来的量化收益
- 请分享一个你主导的数据仓库建模案例
- 面对复杂的SQL查询，你如何进行性能调优？
- 如何保证海量数据下的数据质量与一致性？
- 复习Hive/Spark底层原理，梳理数据治理方法论，准备过往项目的难点攻克经历
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为C轮后巨头企业，薪资竞争力较强，但JD未明确具体福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及全链路数据建设与治理，技术栈主流且深入，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈HiveSQL、SparkSQL、Flink、数据建模、数据治理
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网行业常规节奏，JD未提及弹性工作或WLB优势，可能面临一定压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过数据赋能业务，探索数据增量价值，具有一定的业务意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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