快手
数据研发工程师（社科数据）
数据研发工程师（社科数据）
发布于 2 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应用
Hudi
分布式计算
数据仓库
机器学习
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大数据与AI结合的数据研发岗位，技术前沿，成长性高，但办公灵活性和WLB信号不足。
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。
薪资怎么样
2.3万
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 2610 个在招 · 其中数据工程 18 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责快手社科业务数据仓库的建设与数据集市构建，通过核心指标开发和数据建模，结合AI/ML技术提升数据洞察深度
工作涉及大数据计算服务的优化及数据平台的智能化开发，旨在利用数据工程能力赋能AI模型全生命周期
最低要求
有Hudi、Hive、Kafka、Spark、Flink、HBase等两种以上两年以上使用经验
（熟悉Spark MLlib, Flink ML或其他大数据生态中的机器学习库者优先
了解如何利用这些框架支持AI工作流）
熟悉数据仓库理论方法及ETL相关技术，对于数据的架构和设计有一定的思考，具备良好的数学思维和建模思维
具备将业务问题转化为数据问题和潜在AI应用场景的思维
理解特征工程的基本概念及其在数据管道中的重要性
熟悉分布式计算框架，掌握分布式计算的设计与优化能力，了解流式计算
了解分布式机器学习/深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch分布式、Spark MLlib）基本原理者优先
理解流式计算在实时AI应用（如实时推荐、风控）中的作用
对人工智能（AI）和机器学习（ML）在数据领域的应用（如智能分析、自动化、预测建模、AIGC相关数据处理）有浓厚兴趣和基本认知
具备快速学习并应用新兴AI相关数据技术（如特征存储、模型监控、向量数据库、LLM数据处理等）的意愿和能力
善于思考如何利用数据工程能力赋能和优化AI模型的整个生命周期（数据准备、特征工程、模型服务、监控）
有很强的学习、分析和解决问题的能力，良好的团队合作意识，较强的沟通能力
工作职责
负责快手社科业务数仓的建设，构建社科领域垂直应用的数据集市
探索并应用智能化的数据管理方法（如元数据自动化管理、数据质量智能监控）提升效率
定义并开发业务核心指标数据，负责垂直业务数据建模
结合业务目标，探索利用AI/ML技术（如预测性指标设计、用户/内容理解特征工程）提升数据洞察深度
根据业务需求，提供大数据计算应用服务，并持续优化改进
支持基于AI模型训练、推理、评估的数据计算需求，并探索利用AI技术（如自动化调优、智能资源调度）优化计算性能和成本
参与社科相关数据平台的开发工作，支持业务需求
关注并评估AI技术（如AutoML、向量数据库、LLM应用）在数据平台中的应用潜力，协助平台智能化演进
优先资格
熟悉Spark MLlib, Flink ML或其他大数据生态中的机器学习库者优先
了解如何利用这些框架支持AI工作流
了解分布式机器学习/深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch分布式、Spark MLlib）基本原理者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大数据与AI前沿技术，如Spark MLlib、向量数据库等，技术成长空间大
- 在快手这样的大型平台工作，能积累丰富的行业经验和项目案例
- 社科数据领域有应用潜力，可能参与有社会价值的创新项目
- 技术更新迅速，需要持续学习以跟上大数据和AI领域的发展
- 数据处理涉及隐私和安全，需严格遵守合规要求
- 适合对大数据和人工智能有浓厚兴趣，喜欢解决复杂数据问题，并追求技术深度和应用价值的求职者
缺点 / 挑战
- 互联网公司可能面临较高的工作强度和项目 deadline 压力
角色解读
- 可向数据架构师或AI数据工程师方向发展，专注于复杂数据系统设计
- 参与更前沿的AI数据平台项目，成为技术专家或解决方案负责人
- 随着经验积累，有机会晋升为团队负责人或技术管理者
- 负责社科业务数据仓库和数据集市的建设与优化，探索智能化数据管理方法
- 开发核心指标数据并进行垂直业务数据建模，结合AI/ML技术增强数据洞察能力
- 提供并优化大数据计算服务，支持AI模型训练与推理等计算需求
- 参与数据平台开发，评估并引入前沿AI技术，推动平台智能化演进
- 熟练使用Hudi、Spark、Flink等大数据工具，具备两年以上实战经验
- 深入理解数据仓库理论、ETL技术和分布式计算框架，能进行架构设计与优化
- 对AI/ML在数据领域的应用有基本认知，如特征工程、模型监控等
- 具备较强的学习分析能力、团队合作和沟通能力
申请策略
- 提前了解快手社科业务的方向和数据应用场景，以便在面试中展示相关思考
- 准备一个展示数据工程与AI结合的成功项目案例，突出技术难点和解决方案
- 重点突出使用Hudi、Spark、Flink等工具的大数据项目经验，量化成果
- 展示在数据建模或AI/ML应用方面的具体案例，如特征工程、指标开发
- 强调分析解决问题的能力，以及跨团队合作和沟通经历
- 深入学习分布式机器学习框架（如Spark MLlib）和AI数据管道技术
- 掌握特征工程、模型监控等AI数据处理相关技能，以匹配职位要求
- 提升数据架构设计和性能优化方面的知识，通过在线课程或项目实践加强
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历和成果
- 结合具体技术细节，解释如何应用AI/ML解决业务问题，并强调思维过程
- 从问题分析、方法选择到实施效果，系统化地展示解决问题的能力
- 请描述一个你使用Spark或Flink处理大数据项目的经历，如何优化性能？
- 你如何将AI/ML技术应用于数据仓库建设或数据建模中？
- 当遇到数据质量问题时，你会采用哪些方法进行监控和解决？
- 你对特征工程在数据管道中的重要性有何理解？
- 如何评估一个新技术（如向量数据库）在数据平台中的应用潜力？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
作为上市公司岗位，提供市场竞争力的薪资和潜在福利，能较好满足补偿性动机。
薪资信号市场水准 (1.5千–3万/月)
成长发展
85较高
职位涉及大数据与AI前沿技术，有明确的技能学习和成长机会，发展性动机满足度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Flink、Hudi、AI、机器学习、分布式计算
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确办公模式和工作生活平衡信息，基于互联网行业特点，生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
社科数据应用有潜在社会价值，且处于技术发展赛道，意义感动机有一定满足但信号不强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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