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数仓工程师(J14326)
数仓工程师(J14326)
发布于 8 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
Sql
数据仓库
数据治理
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
主流大数据技术栈、注重数据治理与AI提效、WLB待确认的中高级数仓岗位
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
2.4万
比数据工程中位数低
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
市场机会
选择适中
深圳 · 数据工程 · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
负责转转业务离线和实时数仓的开发、设计与调优，覆盖数据采集到可视化的全生命周期
参与大数据治理以提升数据质量与分析效率，要求熟练掌握Hadoop生态及SQL，并具备利用AI工具提升工作效率的能力
最低要求
年及以上数仓开发经验
本科及以上学历，计算机或数学相关专业优先
熟悉数据仓库实施方法论及体系
熟悉Hadoop数仓体系，SQL基础较好，能熟练使用Hive、Spark、Flink
逻辑清晰，有较好的自驱和学习热情
工作职责
参与公司业务离线和实时数仓开发、设计、调优、维护等相关工作
基于大数据全生命周期提供服务，覆盖数据采集，数据建模，统计分析，数据可视化的全流程
基于公司数据治理方法参与大数据治理工作，不断提升数据质量和数据分析效率
优先资格
熟悉Doris、HBase、Redis优先
拥抱AI时代，具备快速学习能力，能熟练使用AI工具提升工作效率，对新技术保持好奇心
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触海量真实业务数据，技术栈主流且全面（实时+离线），有助于积累大型数仓建设经验
- 需兼顾数据质量治理与性能调优，工作强度可能较大，对逻辑思维和问题解决能力要求高
缺点 / 挑战
- 适合喜欢挑战复杂数据场景、追求技术深度且具备较强自驱力的后端/数据工程师
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
- 构建和维护公司的离线与实时数据仓库，确保数据从采集到可视化的全流程稳定运行
- 精通Hadoop生态组件（Hive/Spark/Flink），具备扎实的数据建模能力和SQL优化技巧
申请策略
- 强调对数据治理的理解，以及在学习新技术（如AI应用）方面的热情和行动力
- 突出3年以上数仓项目经验，详细列举使用Hive/Spark/Flink解决的具体性能瓶颈或数据质量问题
- 强化SQL调优能力，了解Doris/HBase等新型存储引擎，展示使用AI工具提效的实际案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述技术难题解决过程，重点突出量化成果（如查询速度提升百分比）
- 请分享一个你优化的复杂SQL或Spark任务案例，你是如何定位瓶颈并解决的？
- 在实时数仓建设中，如何处理数据延迟和数据一致性问题的？
- 你对数据治理有哪些实践经验？如何衡量数据质量的提升？
- 你如何使用AI工具辅助日常开发或数据分析工作？
- 复习Hadoop生态核心原理，准备1-2个完整的数据仓库设计案例，了解当前AI在数据领域的应用趋势
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值65
薪资福利
75中等
作为C轮后巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和福利，但具体薪酬细节未披露。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3.0万/月）
成长发展
80较高
技术栈涵盖主流大数据组件及新兴AI工具应用，有利于技能持续更新和职业成长。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Hive、Spark、Flink、Doris、HBase、Redis、AI工具
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作制或加班情况，互联网大厂通常节奏较快，WLB存在不确定性。
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
65中等
二手交易平台属于成熟行业，通过数据治理提升效率具有一定的社会和商业价值。
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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