美团
骑行-数据开发工程师
骑行-数据开发工程师
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数据工程
数据工程
Ai Agent
Sql
大数据开发
数据仓库
数据治理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
高薪大厂、前沿AI+大数据技术栈、高成长潜力，但工作强度可能较大
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
3.3万
比数据工程中位数低
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 6050 个在招 · 其中数据工程 9 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
负责美团骑行业务线的数仓设计与开发，搭建财务方向数据平台及治理体系
利用Hadoop、Spark等大数据技术构建高可用数据处理系统，并推动AI Agent在数据运维与交付中的落地应用，支撑核心业务场景的数据需求
最低要求
具备扎实计算机专业知识，极强解决问题能力，熟悉大数据技术栈（如Hadoop、Hive、Doris、Spark、Flink、Kafka等）
掌握数仓建模方法，熟悉不同建模方法的优劣，三年以上数仓开发经验
精通SQL，有性能优化的实际经验、大型项目落地经验
具备良好的逻辑思维、沟通能力与开放心态，能够独立承担复杂模块的设计与开发任务
工作职责
承担美团骑行业务线的数仓设计和开发工作
负责骑行财务方向相关数据平台的架构设计与开发，支撑数据采集、清洗、存储与分析全流程
负责数据质量、成本、安全等各方向数据治理工作
构建高可用、可扩展的数据处理系统，优化数据模型与计算性能，提升数据服务效率
负责数据Agent落地、迭代，推动AI自动化运维、端到端需求交付
与产品、算法、业务团队协作，深入理解骑行场景需求，输出高质量的数据解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 骑行业务涉及复杂的财务对账与线下运营数据，数据治理难度大
- 适合追求技术深度、对大数据架构感兴趣且希望接触AI落地应用的资深工程师
缺点 / 挑战
- 背靠美团庞大用户基数，拥有PB级真实业务数据场景，技术挑战性强
- 需兼顾传统数仓与新兴AI Agent应用，学习压力大
角色解读
- 可向大数据架构师、数据平台负责人发展，或在AI+Data领域深耕成为数据智能专家
- 负责美团骑行业务线（共享单车/电单车）的数据仓库建设与维护，确保数据准确高效流转
- 精通大数据组件（Hadoop/Spark/Flink等）、熟练掌握SQL及数仓建模理论、具备数据治理与性能优化经验
申请策略
- 准备关于数据质量保障和数据成本控制的具体实践案例，体现全链路数据思维
- 突出3年以上数仓开发经验，重点展示大型项目中的数据建模、性能优化案例及解决复杂数据问题的经历
- 加强对Spark/Flink等实时计算框架的理解，了解AI Agent在数据运维中的应用场景
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点量化成果（如提升效率百分比、降低延迟毫秒数）
- 请介绍你过往项目中数仓分层设计的思路
- 如何优化大规模SQL查询的性能？
- 面对PB级数据量，如何进行数据治理和成本控制？
- 你对AI Agent在数据工程中的应用有什么理解？
- 复习大数据组件原理，梳理数仓建模方法论，了解美团骑行业务的基本数据流向
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
美团作为头部互联网公司，薪资福利处于市场高位，但高强度工作可能抵消部分稳定性收益。
薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
90较高
职位明确提及AI前沿技术应用和PB级数据规模，技术成长空间巨大，符合高阶技术人员的发展诉求。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Hive、Doris、Spark、Flink、Kafka、AI Agent
成长机会快速提升大数据相关技术积累、积累开发实战经验、技术成长，站在 AI前沿
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常伴随较高工作强度，JD未提及弹性工作或WLB保障，推测为常规高强度节奏。
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
美团使命关注大众生活品质，骑行业务直接服务于市民出行，具有明确的社会实用价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号帮大家吃得更好，生活更好、推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型
创新程度积极采用新技术
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