埃森哲
Data Engineer/ Senior Data Engineer
Data Engineer/ Senior Data Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Adls
Azure Databricks
CI/CD
Cdc
Lakehouse
Pyspark
Sql
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
现代数据栈与团队指导并重，技术成长较好，但薪资福利和WLB信息未披露。
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
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招
市场机会
选择不多
大连 · 数据工程 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
负责 Lakehouse 平台架构设计与实施，基于 PySpark、Azure Databricks 等构建和优化数据集成与数据管道解决方案，并推动数据质量、性能优化和团队指导
该岗位需与客户及项目团队协作交付数据平台项目
最低要求
年以上数据工程相关经验
具备团队管理或技术带领经验
精通 Python、PySpark、SQL
熟悉 Lakehouse Architecture 和 Data Lake/Data Warehouse
具有 Azure Databricks、ADF、ADLS 项目经验
具备 CDC、Streaming、Batch Processing 等相关经验
具备良好的沟通及客户协作能力
工作职责
负责 Lakehouse 平台架构设计与实施
设计和开发数据集成、数据处理及数据管道解决方案
基于 PySpark 构建和优化数据平台
推动数据质量、性能优化及问题排查
指导和培养数据工程团队成员
与客户及项目团队协同推进项目交付
优先资格
Microsoft Fabric、Azure Synapse Analytics
Delta Lake、Apache Kafka
Azure DevOps、CI/CD、IaC
数据平台现代化或迁移项目经验
Azure 或 Databricks 认证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈覆盖 Lakehouse、Azure Databricks、ADF、Kafka 等现代数据平台组件
- 参与客户数据平台交付，可积累跨行业项目经验
- 岗位包含团队指导职责，有利于培养技术带领能力
- 埃森哲的咨询平台可提供较规范的项目交付环境
- 技术栈较广，需快速适应不同客户环境与架构
- 高级岗位需承担数据质量、性能排查和团队指导责任
- 适合具备7年以上数据工程经验、熟悉 Azure 数据栈，并希望在咨询项目中承担技术带领职责的求职者
缺点 / 挑战
- 需要同时满足客户需求与项目交付节奏，沟通协调成本较高
角色解读
- 可从高级数据工程师向技术负责人/数据架构师方向发展
- 在咨询项目中积累多行业数据平台现代化与迁移经验
- 后续可拓展云数据架构、解决方案架构或数据团队管理路径
- 负责 Lakehouse 平台的整体架构设计与落地实施
- 设计并开发数据集成、数据处理和批流一体数据管道
- 基于 PySpark 与 Azure Databricks 优化数据平台性能和数据质量
- 指导团队成员并与客户、项目团队协同交付
- 7年以上数据工程经验，精通 Python、PySpark、SQL
- 熟悉 Lakehouse、Data Lake/Data Warehouse 架构
- 具备 Azure Databricks、ADF、ADLS 项目经验
- 掌握 CDC、Streaming、Batch Processing，并具备客户沟通能力
申请策略
- 简历中突出咨询项目中的客户协作与交付结果
- 投递时确认具体项目地点、驻场安排和团队规模
- 突出 7 年以上数据工程经验及 Lakehouse/数据仓库项目案例
- 量化 PySpark、Azure Databricks、ADF、ADLS 的搭建与优化成果
- 展示 CDC、Streaming、Batch Processing 的落地经验
- 补充团队指导、客户沟通和项目交付经历
- 提前熟悉 Microsoft Fabric、Azure Synapse Analytics 和 Delta Lake
- 补强 Azure DevOps、CI/CD、IaC 的工程化实践
面试指南
- 用 STAR 结构说明项目背景、架构方案、个人职责和量化结果
- 技术问题按“问题定位—方案设计—权衡取舍—落地效果”展开
- 团队管理问题结合具体带人、分工、复盘和成长案例回答
- 请描述你设计并落地 Lakehouse 架构的项目经验
- 如何用 PySpark 优化大规模数据处理性能？
- 你如何处理 CDC、Streaming 与 Batch 混合的数据管道？
- 在 Azure Databricks/ADF/ADLS 项目中遇到的最大挑战是什么？
- 你如何指导和培养数据工程团队成员？
职位点评
薪资福利60
成长发展86
工作生活55
使命价值65
薪资福利
60中等
JD未披露薪资与福利，补偿性信息有限；高级数据工程岗位可能具备一定市场化议价空间，具体需与HR确认。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
86较高
岗位覆盖 Lakehouse、Azure Databricks、Kafka 等现代数据栈，并包含团队指导职责，技术成长空间较好；但JD未明确培训与晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、PySpark、SQL、Lakehouse、Azure Databricks、ADF、ADLS、CDC、Streaming、Batch Processing、Kafka、Delta Lake、Azure DevOps、CI/CD、IaC
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性或加班情况，生活化动机信息不足；需面试时确认项目节奏、驻场与通勤安排。
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
65中等
职位聚焦企业级数据平台建设，技术方向有市场需求；但JD未体现社会使命或行业变革愿景，意义感主要来自客户项目交付。
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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