阿里巴巴
淘天算法技术-数据研发高级工程师-杭州
淘天算法技术-数据研发高级工程师-杭州
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Etl
性能调优
数据仓库
数据建模
AI 估算 · 25k–40k
阿里巴巴作为互联网大厂，数据研发高级工程师薪资竞争力强，结合杭州市场水平，月薪25-40K，16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责淘天集团业务域的数据模型设计与数据开发，包括数据仓库架构搭建、指标体系建设及性能优化，同时需要深入理解业务，提供数据支持与优化建议
适合有1年以上数据仓库经验、熟悉大数据生态的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、数学等理工专业，数据仓库1年以上经验
熟悉数据仓库模型设计与ETL开发，有海量数据处理经验
熟练掌握一门编程语言（Java/C++/Python），精通常见分布式数据处理系统（Hadoop/Spark/Storm/Flink）的原理及开发，具备海量数据建模和性能调优经验
熟悉数据仓库领域知识和技能以及实时流计算基数，包括但不局限于：数据集市设计、流数据计算、数据管理、数据质量、数据服务
工作职责
参与业务域的数据模型设计和数据开发工作，包括业务分析、需求收集、数据建模、指标体系建设等
完成数据仓库基础架构的搭建，包括数据架构、数据质量、性能优化等
协助团队持续跟进业务发展，提供相应的数据支持，并提出相应的数据优化建议
结合对业务的理解与思考，输出对业务和数据平台能力的思考、探索和创新
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台大，数据规模巨大，能积累海量数据处理经验
- 技术栈主流，对职业发展有良好背书
- 薪资福利优厚，有股票激励
- 需要持续学习新技术，保持竞争力
- 业务复杂，需要深入理解业务逻辑
- 适合有1-3年数据开发经验，希望在大型互联网平台深耕数据领域的工程师
缺点 / 挑战
- 工作强度大，可能面临较大压力
角色解读
- 从数据工程师向数据架构师或技术专家方向发展
- 可转向数据产品、数据科学或业务分析等方向
- 在阿里体系内，有清晰的晋升通道，可向技术管理岗位发展
- 负责业务域的数据模型设计，包括需求分析、数据建模和指标体系搭建
- 构建和优化数据仓库基础架构，处理数据质量、性能调优等问题
- 与业务团队协作，提供数据支持，并基于业务理解提出优化建议
- 熟悉数据仓库建模和ETL开发，有海量数据处理经验
- 掌握Java/C++/Python等编程语言，精通Hadoop/Spark/Flink等分布式计算框架
- 具备数据治理、数据质量和实时流计算的知识
申请策略
- 了解淘天业务模式，展示对电商数据的理解
- 准备一些数据架构设计的案例
- 突出数据仓库建模和ETL开发的项目经验
- 强调处理海量数据的实际案例和性能调优成果
- 展示对大数据生态（Spark/Flink）的深入理解
- 补充实时计算框架（如Flink）的实战经验
- 学习数据治理和数据质量相关知识
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验，突出挑战和解决方案
- 结合具体技术细节，展示深度
- 强调业务理解与数据技术的结合
- 请描述一个你设计的数据仓库模型，并说明为什么这样设计
- 如何处理数据倾斜问题？
- 如何保证数据质量？
- 如何优化Spark作业性能？
- 如何理解业务需求并转化为数据模型？
职位点评
77
综合评分
大厂数据岗位，技术前沿，薪资优厚，但工作强度可能较大。
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
适合追求技术成长和职业发展的数据工程师，能接受高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里巴巴作为大厂，薪资福利优厚，但JD未明确具体薪资，需面议。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
90较高
职位涉及大数据技术栈，技术前沿，有较大成长空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、数据仓库、ETL
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
互联网大厂工作强度大，但未明确提及WLB，现场办公。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
电商行业稳定，但社会影响力中性。
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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