一汽丰田
大数据(天津体系数字化中心)
大数据(天津体系数字化中心)
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
Sql
数据建模
数据治理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
大型合资车企数字化核心岗，技术栈全面、业务场景丰富，薪资稳定且具备较好的技术成长空间。
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
2万
与大数据中位数基本持平
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 990 个在招
市场机会
选择不多
天津 · 大数据 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责一汽丰田天津体系数字化中心的大数据平台开发与数据治理工作
你需要运用大数据技术栈进行数仓建模、数据分析与算法模型调优，推动数据工程化落地以赋能业务决策与改进
最低要求
大数据开发：熟练使用 Spark、Flink、Hive、Presto 等至少一种主流大数据组件
熟悉 HDFS、Redis、Kafka、MySQL 等存储、中间件技术
编程能力：熟练掌握 SQL
掌握 Java / Scala / Python 至少一门开发语言，具备较强编码实现能力
建模治理：可独立完成跨主题域、跨业务线指标拆解、溯源与数据建模
能够主动发现模型问题，实施模型重构优化，保障模型一致性、完整性、准确性
算法能力：可结合数据规模、系统环境完成算法选型、模型调整与调优
可视化：熟练使用 ECharts、Tableau、帆软等至少一种可视化开发工具，完成业务可视化方案落地
工程实践：能够调研开源工具，快速验证、选型机器学习与数据解决方案，推动算法方案工程落地
本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、统计学、应用数学、数据科学与大数据技术等相关专业优先
工作职责
数据分析：熟练运用对比、趋势、多维拆解、关联、聚类、回归等各类数据分析方法，挖掘数据背后业务规律，识别业务痛点与关键问题
完成数据深层加工，输出分析思路、业务洞察与可落地优化建议，支撑业务决策与业务改进
指标与数仓模型建设治理：负责指标体系设计、指标拆解、指标溯源工作，开展跨业务域、跨业务线的数据建模，熟练运用维度建模、范式建模理论完成数仓模型开发
负责数据仓库整体体系规划建设，沉淀数据、指标治理方法论并推动落地推广
主动识别现有模型缺陷，开展模型重构与迭代优化，保障数据模型的一致性、完整性与准确性
大数据平台开发与技术落地：基于 Hadoop 生态、Spark、Flink、Hive、Presto 等主流大数据技术开展数据开发工作，理解分布式存储、计算、消息队列、集群管理原理
结合业务场景选用 HDFS、Redis、Kafka 等存储中间件，编写高质量 SQL/Scala/Python/Java 代码，完成数据采集、加工、计算全链路开发
对接可视化工具，完成数据可视化方案设计，支撑数据成果展示
算法模型研究与调优：结合业务数据规模、系统架构、业务场景完成算法选型、模型构建与参数调优
评估模型效果，权衡算法性能与系统环境约束，迭代优化算法模型，输出适配业务的算法方案
工程应用：调研行业成熟解决方案与开源工具，对机器学习、数据处理方案开展快速原型验证，完成方案选型
推动算法、分析模型工程化落地，打通算法到业务应用链路，保障算法成果可实际赋能业务
数据治理与知识沉淀：实践数据治理方法论，持续提升数据可用性与数据质量
沉淀数据建模、指标治理、算法应用相关方法论，在团队内推广复用
跟踪行业前沿技术，研读外文技术文献，持续引进适配业务的新技术思路
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型车企丰富的业务场景与海量数据，能积累深厚的行业数据经验
- 技术栈全面，涵盖数据开发、算法与工程落地，利于打造复合型能力
- 适合具备扎实大数据技术基础，且对汽车制造或零售业务有浓厚兴趣，希望在全链路数据工程中深耕的复合型人才
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾数据开发、算法调优与业务分析，对个人的技术广度与业务理解力要求较高
- 传统车企数字化转型过程中可能面临跨部门沟通与流程推进的挑战
角色解读
- 从数据开发工程师向数据架构师或大数据技术专家发展
- 也可向数据业务负责人或数字化管理岗转型
- 负责大数据平台开发、数仓建模与数据治理，支撑业务决策
- 运用Spark/Flink等技术进行数据全链路开发与可视化方案设计
- 结合业务场景进行算法选型、模型调优与工程化落地
- 熟练掌握Hadoop生态及主流大数据组件（Spark/Flink/Hive等）
- 具备扎实的SQL及Java/Scala/Python编程能力
- 掌握数据建模理论与数据治理方法论，具备算法工程化落地能力
申请策略
- 了解一汽丰田的数字化转型战略及天津体系数字化中心的定位，面试时可结合车企痛点提出数据赋能思路
- 突出在数仓建模、数据治理及大数据组件（Spark/Flink）方面的实际项目经验
- 展示将算法模型成功工程化落地并赋能业务的案例
- 深入理解汽车行业的业务逻辑（如供应链、营销、车联网数据）
- 提升跨部门沟通与项目管理能力
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务背景、技术选型思考、实施过程中的难点解决以及最终带来的业务价值（如效率提升、成本降低）
- 请分享一个你主导的跨业务域数仓建模或数据治理项目，遇到了哪些挑战？
- 在Spark或Flink开发中，你是如何进行性能调优的？
- 如何评估和选择适合特定业务场景的算法模型？
- 请描述一次将算法模型工程化落地并解决实际业务痛点的经历
- 复习Hadoop生态核心组件原理及调优经验
- 准备1-2个完整的数据中台或数据治理项目案例，熟悉汽车行业的常见数据应用场景
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活70
使命价值75
薪资福利
75中等
大型合资车企提供相对稳定的薪酬福利体系，薪资水平在天津地区具有竞争力，但可能不及一线互联网大厂。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
岗位涵盖数据开发、算法与治理，技术栈全面，且处于车企数字化转型核心部门，能提供丰富的业务场景与技术成长空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈Spark、Flink、Hive、Presto、Hadoop、SQL、Python、Java、Scala
成长机会跟踪行业前沿技术、沉淀方法论
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
传统车企通常工作节奏相对互联网更为规律，但数字化中心作为核心支撑部门，在项目交付期可能存在一定的工作压力。
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）
使命价值
75中等
参与大型车企的数字化转型，推动智能制造与业务创新，具有较高的行业价值与社会意义。
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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