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 3 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
数据工程
Clickhouse
实时数仓
AI 估算 · 15k–25k
海南数据开发岗，京东平台，2年以上经验，薪资中等偏上，年终奖约15薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责京东广告数据体系的全面建设，包括实时与离线数据链路、OLAP分析及高可用数仓架构，同时探索AI在数据工程中的应用
你将参与高性能数据链路优化，支撑广告策略与实时出价等核心场景，需要扎实的大数据生态技术功底
适合有PB级数据处理经验、追求技术深度与业务价值的工程师
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
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
- 技术栈先进，覆盖实时计算、湖仓一体、AI等前沿方向，个人成长快
- 广告业务盈利能力强，岗位价值直接关联核心收入，相对稳定
- 工作地点在海南，与一线城市相比，技术交流氛围和职业跳槽机会可能略受限
缺点 / 挑战
- 京东大厂平台，数据规模巨大，能接触真实PB级场景，技术挑战性强
- 数据处理复杂度高，对性能调优和系统性设计能力要求较高
- 需兼顾多团队协作和快速业务响应，可能有较大工作压力
- 适合热爱大数据技术、享受处理海量数据挑战、愿在成熟平台深耕数据工程的工程师
角色解读
- 从数据开发工程师逐步成长为大数据技术专家，深耕数仓、实时计算或数据智能方向
- 可转向广告算法或推荐系统数据支撑方向，深入业务增长领域
- 未来可发展为数据架构师或技术Leader，负责更大规模的数据体系建设
- 建设京东广告的实时与离线数据链路，包括数据接入、流批处理和OLAP分析，确保数据质量与可用性
- 优化海量数据场景下的计算效率、存储成本和查询延迟，支撑效果分析和实时竞价等核心业务
- 探索AI在智能ETL、自动化建模和数据质量监控中的应用，提升数据工程智能化水平
- 精通Java/Python/Scala至少一门语言，有扎实的编码能力
- 深入理解Spark/Flink/Hive/Iceberg等大数据生态，具备调优和问题排查经验
- 掌握ClickHouse/Doris等OLAP引擎原理，熟悉复杂SQL性能优化
- 具备数据建模、数仓架构设计和流批一体处理能力，有较强的数据敏感度
申请策略
- 投递前深入了解京东广告业务和岗位所属团队，在面试中展现对广告数据场景的认知
- 准备一个高并发/大数据量下的调优案例，体现解决问题的完整思路和排查过程
- 突出大数据项目经验，尤其是实时数仓、流批一体或湖仓一体落地案例
- 量化数据规模和性能优化成果，如处理PB级数据、降低查询延迟XX%
- 强调对Spark/Flink/ClickHouse/Doris等组件的深入理解，可展示源码级别调优经历
- 如有广告/推荐搜索数据体系或AI辅助数据工程实践，务必重点写出
- 提前梳理常用大数据组件的核心原理，可针对性练习SQL性能优化题目
- 补充学习Iceberg/湖仓一体架构，以及LLM/Agent在数据工程中的基本应用
面试指南
- 回答技术问题采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，突出个人贡献和量化收益
- 对于架构设计问题，先从需求出发，明确数据处理链路，再对比方案权衡选型，最后强调可扩展性
- 体现数据敏感度：在案例中提及数据质量校验、监控告警和业务分析闭环
- 请介绍一个你主导的大数据链路优化项目，具体涉及哪些组件，如何定位和解决瓶颈？
- 在实时数仓中，如何保证数据一致性和延迟要求？请结合实际方案说明
- Spark和Flink在流批处理上有何异同？你如何选择合适的技术？
- 如何处理数据倾斜问题？给出具体的排查和优化方法
- 你对AI在数据ETL或质量监控中的应用有什么想法？是否有相关实践？
职位点评
72
综合评分
京东大厂，技术栈前沿，成长空间大，但薪资未明，WLB未明确。
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
追求技术深度和职业成长、愿意在成熟平台应对海量数据挑战的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活55
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资未披露，但京东平台稳定性强，福利体系完善，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
技术栈前沿，涵盖实时计算、湖仓一体及AI应用，且有大规模数据场景锻炼，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Flink、Hive、Iceberg、ClickHouse、Doris、AI、LLM
业务类型profit_center
工作生活
55较低
工作地点在海南，未明确远程或弹性办公，未提及WLB相关安排，生活方式满足度有限。
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
75中等
广告数据支撑核心商业变现，业务价值明显，但社会使命感一般，创新探索带来一定意义感。
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
京东 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs