京东
数据开发工程师（广告）
数据开发工程师（广告）
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
海南省
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai/Llm
Clickhouse
Olap
广告数据
数据仓库
流批一体
AI 估算 · 15k–28k
京东大厂，数据开发岗，2年+经验，海南薪资略低于一线城市，但技术栈热门，综合竞争力中上。
职位详情
关于这个职位
该职位是京东零售广告部门的数据开发工程师，负责广告数据体系的建设与优化，包括实时与离线数据全链路、高性能数据链路以及AI驱动的数据智能探索
你将接触到PB级数据量，使用Spark、Flink、ClickHouse等大数据技术，支撑广告策略与算法模型，适合有2年以上大数据经验、对广告和数据工程感兴趣的技术人才
最低要求
计算机或相关专业本科及以上学历，2年以上大数据研发经验
有广告/搜推数据体系建设、PB级数据处理与调优经验者优先
精通Java/Python/Scala至少一门语言
深入理解Spark/Flink/Hive/Iceberg等大数据生态，具备线上调优与问题排查能力
掌握ClickHouse/Doris等OLAP引擎原理与复杂SQL性能优化
具备数据分层、维度建模、数仓架构设计及流批一体处理能力
具备高度的数据敏感度，工作作风严谨细致
有一定的业务洞察力，能快速理解需求并转化为数据方案
自驱力强，具备优秀的跨团队协作与问题解决能力
优先加分项：
(1)有实时数仓、流批一体、湖仓一体架构落地经验
(2)有AI/LLM/Agent在大数据工程的落地实践
(3)有搜广推特征工程、用户画像数据体系建设经验
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
广告数据体系建设：负责京东广告实时与离线数据全链路建设，涵盖数据接入、流批处理及OLAP分析，构建高可用、低成本、易扩展的数仓体系，持续提升数据资产质量，支撑广告策略、算法模型与投放决策等多样化用数需求
高性能数据链路优化：面向海量广告数据，持续突破计算效率、存储成本与查询延迟，通过架构升级、算力优化打造低延迟、高可用的数据链路，核心支撑效果分析、实时出价等关键业务场景
AI驱动的数据智能：探索AI在智能ETL、自动化建模及数据质量监控与诊断体系等数据工程场景的落地，沉淀通用工具与平台能力，提升研发效能与数据智能化水平，为算法与业务决策提供智能数据支持
优先资格
优先加分项：
(1)有实时数仓、流批一体、湖仓一体架构落地经验
(2)有AI/LLM/Agent在大数据工程的落地实践
(3)有搜广推特征工程、用户画像数据体系建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及实时数仓、流批一体、AI等热门方向，有较多学习和成长机会
- 福利待遇完善，薪资在海南当地有竞争力，且有年终奖等
- 技术栈涉及面广，需要持续学习新工具（如Iceberg、Doris等），对学习能力要求高
- 海南地区互联网氛围不如一线城市，未来跳槽选择相对有限
缺点 / 挑战
- 京东大厂平台，广告数据业务核心，接触海量数据和高并发场景，技术挑战大
- 工作强度较高，广告业务对数据实时性和准确性要求严苛，需要应对高压力场景
- 适合有2-5年大数据经验、对广告技术感兴趣、自驱力强且能承受一定工作压力、希望在大平台积累经验的工程师
角色解读
- 技术深耕：成为大数据/广告数据领域专家，主导架构设计
- 横向扩展：转向AI工程、搜广推特征工程等方向，提升算法与工程结合能力
- 管理路线：带领团队负责数据体系建设，逐步晋升为技术Leader或架构师
- 负责广告实时与离线数据全链路建设，包括数据接入、流批处理和OLAP分析，构建数仓体系
- 优化高性能数据链路，降低延迟和成本，支撑效果分析和实时出价等场景
- 探索AI在智能ETL、自动化建模和数据质量监控中的应用，提升研发效能
- 精通Java/Python/Scala之一，深入理解Spark/Flink/Hive/Iceberg等大数据生态
- 掌握ClickHouse/Doris等OLAP引擎，具备复杂SQL性能优化能力
- 具备数仓分层、维度建模和流批一体处理能力，有数据敏感度和业务洞察力
申请策略
- 面试前熟悉京东广告业务背景，了解广告竞价、实时出价等概念
- 准备一个完整的数据架构优化案例，从问题到解决方案到效果，体现思考深度
- 突出大数据项目经验，尤其是PB级数据处理、流批一体、实时数仓等
- 展示对Spark/Flink/ClickHouse等组件的深入调优案例
- 如果有广告或推荐系统相关经验，务必强调
- LLM应用经验也是亮点
- 深入学习Iceberg、Doris等较新的大数据组件，补足湖仓一体知识
- 了解AI/LLM在大数据工程中的应用，如智能ETL、数据质量诊断
面试指南
- 采用STAR法则：场景-任务-行动-结果，重点突出技术细节和量化效果
- 对比分析法：比较不同技术方案的优劣，展示对技术选型的理解
- 问题导向：先定位根因，再列出可能优化点，最后评估效果
- 请详细描述你处理过的PB级数据项目，包括数据量、技术栈、遇到的挑战及解决过程
- Spark/Flink处理实时流时，如何保证Exactly-Once语义？请举例说明
- ClickHouse与Doris在OLAP场景下如何选型？各自的优缺点是什么？
- 在数据分层设计中，如何平衡查询性能与存储成本？
- 假设广告实时出价延迟过高，你会如何定位和优化链路？
职位点评
71
综合评分
京东广告数据开发岗，前沿技术栈，成长空间大，但工作地点海南且WLB不确定。
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
适合重视技术成长和职业发展、能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
京东大厂薪资福利有竞争力，海南生活成本较低，但未明确薪资，综合判断中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：15K-28K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿大数据技术和AI落地，技术成长空间大，但未提及明确培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Flink、Iceberg、ClickHouse、Doris、AI、LLM
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，海南办公地点未明确，可能位于偏远园区，加班信号未提及但可能较高。
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
60中等
广告技术是比较成熟的商业领域，社会价值中性，但京东作为电商平台具有行业影响力。
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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