腾讯
公益数据工程师
公益数据工程师
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数据工程
数据工程
Ai辅助开发
数仓建模
数据Pipeline
数据仓库
数据基建
数据工程
数据治理
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
聚焦公益赛道的数据基建岗，技术前沿且社会价值高，适合追求意义感与专业成长的工程师。
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
3.5万
与数据工程中位数基本持平
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 2260 个在招 · 其中数据工程 17 个
市场机会
选择适中
深圳 · 数据工程 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
负责腾讯SSV（社会价值）部门的数据基建与Pipeline搭建，完成数据采集、加工、调度及质量治理
定位并解决数据链路核心问题，支撑产品迭代、AB实验与业务优化
利用AI工具推进数据流程自动化与资产沉淀，为公益业务提供稳定可靠的数据底座
最低要求
本科及以上学历，计算机、数学、软件工程等相关专业，具备优秀的逻辑思维与工程落地sense
年以上数据开发、数据工程相关工作经验，熟悉数据仓库建设与完整数据链路开发流程
具备使用AI工具辅助数据开发、流程优化及自动化建设的工程能力，可独立完成数据Pipeline迭代与优化
熟练掌握数据分析与数仓建模方法，具备良好的业务抽象与问题排查能力，能够根据业务需求搭建稳定、可复用的数据体系
工作职责
负责SSV相关产品数据工程工作，包含数据基建搭建、数据链路优化、数据工具平台建设与维护，支撑业务数据常态化产出
搭建并完善产品数据体系与数据Pipeline，负责数据采集、加工、调度与质量治理，持续优化数据稳定性、准确性与产出效率
定位数据链路及业务侧核心问题，支撑产品迭代、运营复盘及AB实验落地，为产品策略与业务优化提供稳定的数据底座支撑
协助标准化数据口径、沉淀数据资产，利用AI工具辅助提升数据开发效率，落地自动化数据流程建设
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部互联网平台接触海量真实业务数据与先进工具链
- 聚焦公益赛道，工作成果具有显著社会价值
- 团队鼓励技术创新与AI提效落地，技术氛围浓厚
- 公益业务数据规模与商业化场景存在差异，需适应非强KPI导向的工作节奏
- 追求技术深度与社会价值平衡，喜欢从0到1搭建数据体系且对AI提效感兴趣的工程师
缺点 / 挑战
- 数据基建初期可能面临历史数据标准不统一与治理压力
角色解读
- 向高级数据工程师/数据架构师方向发展
- 可横向转型至数据产品或业务数据分析师
- 深耕AI+数据交叉领域，成为技术专家或团队Tech Lead
- 负责公益业务线的数据基建与Pipeline搭建，完成数据采集、清洗、调度与质量治理
- 定位并解决数据链路核心问题，支撑产品迭代与AB实验落地
- 利用AI工具优化数据流程，沉淀标准化数据资产
- 精通数据仓库建模与完整数据链路开发流程
- 掌握数据分析与数仓建模方法
- 具备AI工具辅助开发与自动化建设能力
- 优秀的业务抽象与复杂问题排查能力
申请策略
- 提前了解腾讯SSV部门的业务方向与公益项目背景
- 准备1-2个复杂数据链路优化或数据质量治理的实战案例，重点体现问题解决思路
- 突出3年以上数据链路全栈开发经验
- 详细列举使用AI工具提升开发效率的具体案例与量化结果
- 展示数仓分层建模与数据治理项目的实际成效
- 深入掌握主流大数据组件（如Spark/Flink/Hive）的底层原理
- 学习Prompt Engineering与AI Agent在数据处理中的实际应用
- 强化业务指标拆解与AB实验设计能力
面试指南
- 采用STAR法则清晰描述项目背景、任务目标、关键行动与最终结果
- 针对稳定性问题，强调监控告警体系、容错重试机制与数据校验策略
- AI工具部分聚焦具体场景（如代码生成、SQL优化、日志分析）与效能提升数据
- 请介绍你主导过的最复杂的数据Pipeline设计与优化过程
- 如何保证数据链路的稳定性与准确性？遇到数据质量问题如何排查？
- 如何利用AI工具提升数据开发效率？请给出具体应用场景
- 请举例说明你如何通过数据驱动业务决策或支持AB实验落地
- 复习数据仓库理论（维度建模、分层架构、ACID特性）
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值90
薪资福利
75中等
腾讯作为头部互联网企业，整体薪酬福利处于市场较高水平，但JD未明确披露具体数额，补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位明确要求使用AI工具辅助开发并沉淀数据资产，技术栈前沿且注重工程落地，个人技能成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI工具、数据Pipeline、数据治理、数仓建模
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
互联网大厂通常伴随一定工作强度，JD未提及弹性工时或远程政策，WLB表现取决于具体团队管理风格。
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
90较高
职位聚焦公益数据工程，直接服务于社会价值业务，具有显著的正向社会影响力与使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号公益数据工程
创新程度积极采用新技术
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