转转
数据开发工程师(J13880)
数据开发工程师(J13880)
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
Sql
数仓建模
数据仓库
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
主流技术栈、核心业务数据岗、成长空间大、工作强度适中偏高
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
负责转转核心业务（侠客汇）的数据仓库建设与优化，涵盖离线与实时数据处理
主要工作包括ETL流程开发、埋点设计评审及数仓性能调优，需将业务需求转化为数据模型，保障数据质量与系统稳定性
最低要求
本科以上学历，3年以上数仓建模经验
掌握数据仓库体系架构、建模方法、数据标准管理，元数据管理，有从0到1新业务数仓建模相关工作经验优先
熟练掌握 Java、Scala、Python、SQL、Shell 等一种或多种语言，具备较强的编码能力
理解 Hadoop MR、Hbase、Hive、Spark、Flink、Doris、Kafka、MySQL 等常用组件工作原理及熟练使用
业务敏感度强，能理解并合理抽象业务需求，构建面向业务运营分析等相关的数据模型
思维逻辑清晰，良好的自驱力和沟通能力，能快速定位和拆解问题，并转化为可执行方案
工作职责
负责公司核心侠客汇业务离线&实时数据仓库的建设、优化以及日常数据需求开发
负责 ETL 流程的优化及ETL 相关技术问题解决
参与业务前后端埋点设计、评审，保障埋点质量
负责日常数据仓库的监控、分析、性能调优、故障诊断与排除等工作
有良好的沟通协调能力，能将业务需求理解转化为数据需求，并最终完成数据口径的梳理和数仓建设的转化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触核心业务数据，技术栈主流且全面（实时+离线），在知名互联网平台积累高含金量项目经验
- 二手交易场景数据复杂度高，需处理海量异构数据，对系统稳定性和性能调优要求极高
- 适合追求技术深度、喜欢解决复杂数据难题、具备良好业务敏感度的中高级数据工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向大数据架构师、数据平台负责人或数据治理专家方向发展，深入挖掘数据价值以驱动业务增长
- 构建和维护转转核心业务（如二手交易、租赁等）的离线和实时数据仓库，确保数据准确高效流转
- 精通Hadoop生态组件（Hive/Spark/Flink），具备扎实的SQL和编程语言基础，拥有从0到1搭建数仓的实战经验
申请策略
- 准备关于数据建模方法论（如维度建模）的具体案例，展现如何将模糊业务需求转化为清晰数据模型
- 突出从0到1搭建数仓的经历，量化ETL效率提升指标，展示对Spark/Flink等组件的深度理解
- 强化实时计算框架（Flink）的高级特性应用，提升SQL性能调优和大数据集群运维能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答，重点突出技术选型的理由、遇到的具体技术难点及解决方案、最终带来的业务或技术指标提升
- 请描述你从0到1搭建数据仓库的过程及遇到的最大挑战
- 如何保证实时数仓的数据一致性和低延迟？
- 遇到ETL任务性能瓶颈时，你的排查和优化思路是什么？
- 如何处理数据倾斜问题？
- 复习Hadoop生态各组件原理，准备1-2个复杂的数仓建模案例，熟悉常见大数据组件的性能调优参数
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
80较高
作为C轮后的大型互联网公司，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足求职者对经济回报的需求。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及核心业务从0到1的数仓建设，技术栈涵盖主流的大数据组件，能提供极佳的技术成长和业务视野拓展机会。
技术前沿主流现代技术
技术栈Spark、Flink、Hive、Kafka、Doris、HBase
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂节奏较快，虽未明确提及加班文化，但核心业务开发通常伴随一定的压力，WLB表现中等。
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
60中等
转转致力于循环经济，推动二手物品流通，具有一定的社会环保意义，但作为商业公司，使命感更多体现在商业成功上。
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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