中国铝业集团有限公司
高级技术支持工程师（大数据应用）
高级技术支持工程师（大数据应用）
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公大数据
大数据
Restful Api
Sql
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
央企稳定平台、大数据核心技术栈、成都地区中高薪资、工作生活平衡较好
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
3.3万
比大数据中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 150 个在招
市场机会
选择不多
成都 · 大数据 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
负责端到端的大数据应用开发与实现，包括数据处理、API服务构建及系统集成
需精通Java/Scala/Python及Spark/Flink等大数据组件，进行性能调优与业务需求落地，为业务提供实时数据支撑与决策支持
最低要求
大学本科及以上文化程度
专业类别：计算机类、数学类、统计学类等
信息与计算科学、数据科学与大数据技术、数学与应用数学、统计学等相关专业优先
身体健康，年龄为45周岁以内
年以上大数据管理相关经验，精通 Java、Scala、Python中的一至两门，熟练掌握 Spark（Core, SQL）、Flink 进行批处理和流处理
熟悉Kafka进行数据接入
精通SQL，熟悉至少一种主流关系型数据库（如MySQL）和一种NoSQL数据库（如HBase,Redis, Elasticsearch）
具有开发 RESTful API 的经验，熟悉常用的Web框架（如 Spring Boot）和RPC 框架
熟悉Linux操作，了解基本的DevOps工具，如Git、Maven、Docker、K8s，能够完成应用的自动化部署
强烈的业务导向：能够从技术视角切换到业务视角，理解业务痛点
解决问题的能力：面对复杂的数据需求和线上问题，能快速定位并解决
团队协作精神：能够与不同角色的团队成员有效沟通
工作职责
负责数据应用开发与实现
）端到端应用开发：独立或协作完成数据应用的开发、测试和部署
包括从数据接口调用、数据处理逻辑编写到前端展示（或API提供）的全过程
）核心功能开发：负责实现具体的业务功能，如：
应用模型：开发展示业务核心指标的实时数据应用
用户画像与精准决策：开发用户标签应用、支撑平台运营活动精准决策
风险管控：开发实时风控管理引擎和模型执行服务
数据分析：为业务方开发灵活的数据查询、报表和可视化工具
负责数据处理与服务化
）数据加工与整合：根据应用需求，编写数据处理脚本或任务（使用 Spark、Flink、SQL 等），对原始数据进行清洗、转换、聚合，生成应用可直接使用的数据集
）数据服务（Data API）开发：将数据处理的结果封装成高性能、高可用的 API 服务，供前端应用或其他业务系统调用
）实时数据流处理：开发实时数据处理程序，为实时应用提供低延迟的数据支撑
负责系统集成与性能优化
）与业务系统集成：将开发的数据服务、数据模块与公司现有的业务系统进行集成和联调
)应用性能调优：针对数据查询慢、API响应延迟、系统吞吐量低等问题，对数据应用进行性能分析和优化，包括 SQL 优化、代码优化、缓存策略优化（如 Redis）、资源参数调优等
团队协作
)与产品经理、运营人员紧密合作，深入理解业务需求，并将其转化为具体的技术实现方案
)与数据架构师沟通，理解平台能力，反馈应用需求，获取高质量的数据
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托中国铝业集团平台，业务场景丰富且稳定
- 接触真实大规模数据，技术积累价值高
- 央企背景带来较好的职业稳定性
- 适合拥有扎实大数据开发功底、具备5年以上经验，且希望在大平台深耕技术、追求稳定发展的资深工程师
缺点 / 挑战
- 传统行业数字化转型中可能面临遗留系统兼容挑战
- 作为后端技术支持，需频繁跨部门沟通以理解业务痛点，沟通成本较高
角色解读
- 可向大数据架构师、数据平台负责人或技术专家方向发展，深入参与企业级数据治理与智能化建设
- 负责大数据应用的全链路开发，包括数据采集、清洗、实时/离线处理及API服务封装
- 精通Java/Scala/Python，熟练掌握Spark/Flink/Kafka等大数据组件，具备SQL调优及系统性能优化能力
申请策略
- 准备1-2个完整的端到端数据应用开发案例，清晰阐述从需求分析、技术选型到上线运维的全过程
- 突出5年以上大数据项目经验，重点描述Spark/Flink在实时/离线场景下的具体应用及性能优化案例
- 强化SQL调优与系统瓶颈分析能力，补充对业务指标体系的理解，提升从技术到业务的转化思维
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答技术问题，重点突出量化成果（如性能提升百分比、延迟降低毫秒数）
- 请分享一个你使用Spark或Flink解决的性能瓶颈案例，你是如何定位和优化？
- 如何在保证数据一致性的前提下，实现高吞吐量的实时数据流处理？
- 当业务方提出的数据需求与现有平台能力冲突时，你如何处理？
- 请简述RESTful API设计中的最佳实践及安全性考虑
- 复习Spark/Flink底层原理及调优参数，梳理过往项目中涉及的数据建模与API设计细节，了解传统行业数字化转型趋势
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活65
使命价值60
薪资福利
75中等
央企上市公司背景通常提供稳定的薪酬体系和完善的福利保障，薪资在成都地区具有竞争力，但可能不如互联网大厂激进。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
70中等
职位涉及前沿的大数据实时处理技术，能提供丰富的技术成长空间，但传统行业的创新节奏可能相对稳健。
技术前沿主流现代技术
技术栈Spark、Flink、Kafka、K8s、Docker
业务类型profit_center
工作生活
65中等
央企通常工作节奏相对可控，WLB较好，但职位涉及生产环境运维与问题解决，可能需要应对突发状况。
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
通过数据赋能传统工业企业的数字化转型，具有一定的社会价值和行业意义，但非直接面向C端公益或环保领域。
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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