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MaaS-数据开发工程师（数仓基建方向）
MaaS-数据开发工程师（数仓基建方向）
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
Clickhouse
Starrocks
数仓建模
数据治理
流批一体
值不值得投
薪资怎么样
4.3万
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
48 个在招
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
加入智谱 MaaS 业务团队，负责数据仓库的建设与治理：从分层建模、元数据血缘到数据质量与成本把控，搭建统一指标体系
同时基于 Flink 构建流批一体实时数据链路，并参与大数据平台在云上的运维与调优
你将直接为大模型对外服务业务打造稳定的数据底座
最低要求
本科及以上学历，3 年以上数据开发经验
熟悉 Flink、Kafka，有实时链路和流批一体落地经验
熟悉 Hive、Spark，掌握数仓建模与治理方法，有指标体系建设经验
熟悉至少一种 OLAP 引擎（ClickHouse / Doris / StarRocks），有性能调优经验
扎实的 Java 或 Python 功底，具备数据服务工程化开发能力
有大数据云上运维经验，能独立完成任务调优与问题定位
对数据准确性敏感，主动性强，乐于钻研新技术和底层原理
工作职责
负责 MaaS 业务数仓建设与治理，包括分层建模、元数据血缘、数据质量与成本治理，建设统一的指标体系
基于 Flink 构建流批一体数据链路，参与大数据平台云上运维与调优
优先资格
有计费/财务数据治理、画像标签或特征平台经验
有非结构化数据、向量存储高性能优化经验
有大模型 / MaaS 业务数据经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 业务处于大模型 MaaS 这一新兴方向，数据侧要解决的是向量存储、非结构化数据等新问题，技术积累不易被替代
- 岗位覆盖面广，从数仓建模、实时链路到云上运维、OLAP 调优都有涉及，能系统性提升数据基建能力
- 技术栈现代且完整（Flink、Spark、ClickHouse/Doris/StarRocks），与市场主流招聘要求高度吻合，跳槽议价能力强
- MaaS 业务数据量和实时性要求高，链路复杂，数据准确性责任重，问题定位压力不小
- 岗位同时承担建设与运维，既要建模型又要盯作业，容易在多线任务间切换
- 涉及计费/财务类数据治理时，对口径严谨性和审计要求极高，出错成本高
- 适合有 3 年以上数据开发经验、做过实时链路与数仓治理，并且愿意在 AI 业务场景中继续打磨底层技术能力的工程师
- 纵向可在数据平台方向深耕，成长为数据架构师或数仓平台负责人，主导整套数据基建的技术选型与演进
- 横向可向大模型数据侧延伸，接触向量存储、非结构化数据处理、特征平台等方向，形成 AI 数据工程的稀缺能力
- 具备业务理解与治理经验后，也可转向数据产品、数据治理专家或团队管理路径
- 负责 MaaS 业务数据仓库的整体建设，包括分层建模、元数据血缘管理、数据质量与成本治理，并沉淀统一的指标体系
- 基于 Flink + Kafka 搭建流批一体实时数据链路，支撑业务实时看板与在线数据服务
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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