京东
实时流大数据架构师
实时流大数据架构师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Hudi
Paimon
Starrocks
大数据架构
实时计算
数据治理
流批一体
湖仓一体
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿技术栈加持、业务价值显著、技术成长空间大，但需适应互联网大厂高强度工作节奏。
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
7.3万
比架构师中位数高
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 1910 个在招 · 其中架构师 9 个
市场机会
选择面较广
北京 · 架构师 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
负责京东物流大数据平台整体架构演进与治理，设计基于Paimon/Iceberg等数据湖的湖仓一体架构，推动流批一体计算范式落地
主导实时计算链路构建、核心业务场景（如履约监控、大促大屏）的数据应用开发，并跟进Flink/StarRocks等前沿技术选型与技术影响力建设
最低要求
本科 8 年+ / 硕士 5 年+ 大数据经验，3 年以上架构师经验
有大规模（PB 级、万级任务）数据平台架构与治理经验
深入理解 Flink 内核与生态（State、Checkpoint、Exactly-Once、SQL 引擎、Agents），社区 Committer 或 Contributor优先，
精通 StarRocks / Doris 架构原理与性能优化，有实时数仓与高并发分析场景落地经验
了解 Presto / Trino / ClickHouse 者优先
熟悉 Paimon / Iceberg / Hudi 等湖表格式，理解流批一体架构设计（Kappa 架构、批流统一 SQL、一致性保障），有 Lambda 向流批一体迁移的实战经验优先
理解物流仓配一体、履约时效、网络规划、大促保障等核心业务，有电商/物流/供应链大数据背景者优先
工作职责
参与主导公司物流大数据平台整体架构演进，构建海量实时计算链路，提升大规模集群的稳定性和性能治理，优化成本管理
设计以数据湖（Paimon / Iceberg / Hudi）为核心的湖仓一体架构，统一离线与实时存储，推动流批一体计算范式落地
演进现有 Lambda 架构为 Kappa / 流批一体架构，统一批流 SQL 开发规范，降低数据冗余与口径不一致问题
面向仓/运/配/末端/跨境场景，落地实时履约监控、大促实时大屏、异常预警、时效诊断等核心应用
紧跟前沿Flink / StarRocks / Paimon 社区演进与业界湖仓实践，主导技术选型、POC 与内外部技术影响力建设
优先资格
社区 Committer 或 Contributor优先
了解 Presto / Trino / ClickHouse 者优先
有 Lambda 向流批一体迁移的实战经验优先
有电商/物流/供应链大数据背景者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接接触 Flink/StarRocks/Paimon 等前沿开源技术栈，鼓励社区贡献，技术视野开阔
- 大厂平台资源雄厚，算力与数据资产丰富，利于技术影响力沉淀与职业背书
- 流批一体架构改造涉及历史系统重构与多团队协同，技术债清理与标准统一协调成本高
- 大促期间需保障极端流量下的系统零故障，应急响应与容量规划要求极高
- 适合具备扎实大数据底层原理功底、追求技术深度与业务价值结合、能承受高压攻坚的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 依托京东物流海量真实业务场景，技术挑战大且落地价值高，极易积累硬核项目履历
- 需应对PB级数据规模下的性能瓶颈、延迟抖动与稳定性治理压力，线上排障难度大
角色解读
- 向首席架构师或集团级技术专家发展，主导跨事业群数据战略与技术标准制定
- 转向技术管理路径，带领大数据研发团队，统筹平台建设与业务赋能
- 在实时计算与数据湖领域深耕，成为开源社区核心贡献者或行业技术布道师
- 负责京东物流大数据平台的整体架构设计与持续演进，保障PB级数据链路的稳定性与性能
- 主导湖仓一体架构落地，推动Lambda向Kappa/流批一体架构迁移，统一数据开发与治理标准
- 针对仓配运等核心业务场景，搭建实时履约监控、大促大屏与异常预警等数据应用
- 跟踪Flink/StarRocks等前沿技术社区动态，主导技术选型、POC验证与内外部技术布道
- 深入掌握 Flink 内核机制（State管理、Checkpoint、Exactly-Once、SQL引擎），具备源码级调优能力
- 精通 StarRocks/Doris 架构原理与执行计划优化，有实时数仓与高并发分析场景实战经验
- 熟悉主流数据湖格式（Paimon/Iceberg/Hudi）及流批一体架构设计，能独立完成架构平滑迁移
- 具备PB级大规模数据平台架构规划、容量治理与成本优化经验，理解物流供应链核心业务逻辑
申请策略
- 提前研究京东物流公开的技术博客与架构演进路线，准备1-2个复杂数据架构改造的详细案例
- 重点说明技术选型依据、踩坑复盘与最终业务收益，展现全局架构思维与落地执行力
- 突出PB级数据平台架构设计、Flink内核优化或开源社区贡献经历，量化集群规模与任务量级
- 详细展示流批一体架构迁移路径、核心参数调优手段及带来的性能提升/成本下降比例
- 强调实时计算链路在高并发场景下的容灾演练、弹性伸缩与监控告警体系建设成果
- 深入研读 Flink State Backend 与 Checkpoint 对齐机制源码，掌握背压处理与反压传播原理
- 系统学习 StarRocks/Doris 查询优化器原理、物化视图机制与执行计划调优技巧
- 补充数据湖事务一致性保障方案（如ACID、Snapshot管理）及流批统一SQL编译优化知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，先阐明架构演进的业务驱动与技术痛点
- 分步骤说明方案设计、核心参数调优、灰度发布与回滚机制，避免只谈理论不落地
- 最后用可量化的性能指标（延迟、吞吐、可用性）与成本优化数据验证效果，体现工程闭环思维
- 请详细描述一次你主导的Lambda到Kappa架构迁移过程，遇到的核心难点及解决方案是什么？
- Flink的Exactly-Once语义在端到端场景下是如何保证的？State Backend有哪些选择及适用场景？
- StarRocks的物化视图与Rollup机制如何提升查询性能？遇到慢查询如何定位与优化？
- 面对大促突发流量，如何设计实时计算链路的弹性伸缩、降级策略与数据一致性保障？
- 在PB级数据规模下，如何平衡计算性能、存储成本与SLA要求？做过哪些成本治理实践？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
京东作为头部互联网企业，为资深架构师提供具有市场竞争力的薪酬包，叠加年终奖与长期激励，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：5.5千–9.0万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦流批一体与湖仓架构前沿方向，要求深入Flink内核与社区贡献，技术成长空间广阔，且能直接驱动公司核心数据平台演进。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Flink、StarRocks、Paimon、Iceberg、Hudi、Kappa架构
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂节奏较快，架构师需应对大促保障与线上故障应急，WLB一般；JD未明确提及弹性办公或加班政策，实际体验因团队而异。
工作模式未明确
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
75中等
岗位直接赋能京东物流核心履约与供应链网络，通过数据技术提升配送时效与成本控制，具有明确的商业价值与社会服务意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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