字节跳动
大数据开发工程师-抖音
大数据开发工程师-抖音
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据工程
Etl
Sql
数据仓库
数据治理
AI 估算 · 25k–45k
字节抖音核心业务，技术栈主流，薪资竞争力强，但加班较多。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动抖音业务的大数据开发工程师，你将负责构建离线与实时数据仓库，进行ETL开发与优化，建设指标体系，并与业务团队紧密合作挖掘数据价值
适合有大数据开发经验、熟悉Hadoop/Hive、对业务敏感的技术人才
最低要求
精通仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景
熟练使用Hadoop及Hive，熟悉SQL、Java、Python等编程语言
善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力
工作职责
负责抖音短视频和直播业务的离线与实时数据仓库的构建
负责数据模型的设计，ETL实施，ETL性能优化，ETL数据监控以及相关技术问题的解决，以及指标体系的建设与维护
深入业务，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作
大数据应用规划，为数据产品、挖掘团队提供应用指导
数据治理工作，提升数据易用性及数据质量
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台大，技术氛围浓厚，有完善的基础设施
- 薪资和福利在业内具有竞争力
- 业务复杂，对业务理解要求高，沟通成本不容忽视
- 适合热爱大数据技术、抗压能力强、希望在高流量场景下锻炼自己的工程师
缺点 / 挑战
- 抖音业务数据量巨大，技术挑战高，能快速提升大数据处理能力
- 工作节奏快，可能需要加班，压力较大
角色解读
- 可向数据架构师方向发展，负责更大规模数据体系建设
- 可深耕实时计算、数据挖掘等领域，成为技术专家
- 也可转向数据产品、数据运营等业务导向岗位
- 负责抖音短视频和直播业务的离线与实时数据仓库建设
- 设计数据模型，实施ETL，进行性能优化与数据监控
- 与业务团队合作，理解业务需求并抽象为数据模型，支撑业务决策
- 精通数据仓库实施方法论，熟悉维度建模等设计
- 熟练使用Hadoop/Hive，掌握SQL、Java或Python
- 具备ETL开发和调优经验，以及数据治理能力
申请策略
- 了解抖音业务的商业模式和数据特点，面试时结合业务理解作答
- 强调大规模数据仓库构建或ETL优化的项目经历，说明数据量和业务场景
- 突出Hadoop/Hive的使用经验和性能调优案例
- 展示SQL/Java/Python的熟练程度，可附上GitHub或技术博客
- 补充学习实时计算框架如Flink、Spark Streaming
- 学习数据治理和数据质量管理方法
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经历：情境、任务、行动、结果
- 对于技术问题，先说思路再讲细节，最好结合数据规模
- 对于业务问题，强调从业务出发，用数据驱动决策
- 描述一下你之前搭建数据仓库的分层架构
- Hive SQL如何优化？你遇到过哪些数据倾斜问题？
- 如何设计指标体系？如何保证数据质量？
- 谈一次你如何与业务团队协作挖掘数据价值的经历
- 复习数据仓库建模理论（维度建模、星型模型等）
职位点评
72
综合评分
字节核心业务，技术前沿，薪资优厚，但工作强度大，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、希望在大数据领域深耕的求职者，能接受较大工作压力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展88
工作生活40
使命价值65
薪资福利
80较高
薪资水平在行业内属第一梯队，福利完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
88较高
业务核心，技术栈主流，成长空间大，有丰富的数据挑战。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Hive、SQL、Java、Python、ETL
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
办公地点固定，未提及弹性工作，互联网大厂普遍节奏快，平衡性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
数据对业务价值大，能支撑业务决策，但社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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