网易
大数据平台开发工程师
大数据平台开发工程师
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公大数据
大数据
Clickhouse
Lance
Starrocks
大数据
数据湖
湖仓一体
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
技术前沿的大数据平台岗位，薪资有竞争力，发展性突出，但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。
薪资怎么样
30K
比大数据中位数高
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2620 个在招
市场机会
选择不多
广州 · 大数据 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责大数据离线计算平台的建设与优化，包括基于 Iceberg/Lance 构建湖仓一体架构，支撑海量多模态数据资产管理，并推动数据湖与 AI、数据分析等业务场景的深度融合
需要具备 3-5 年大数据开发经验，精通 Hadoop、Spark 等核心大数据技术栈，能进行大规模集群调优与疑难问题攻关
最低要求
-5 年大数据开发经验，熟悉离线计算引擎的存储、调度、执行等底层原理
精通 Hadoop、Spark 等核心大数据生态技术栈，具备大规模集群调优经验
熟悉 Iceberg / Lance 等数据湖技术及湖仓一体架构，理解其存储格式、元数据管理与表格式原理
熟悉 StarRocks / Doris / ClickHouse 等任一 OLAP 引擎技术原理
具备良好的自驱力、承压力与责任心，能主动推动问题闭环与落地
工作职责
负责大数据离线计算平台的建设与优化，保障大规模离线计算任务的稳定性与性能
基于 Iceberg / Lance 构建湖仓一体架构，支撑海量多模态数据资产的统一管理与治理
推动数据湖与 AI、数据分析等业务场景的深度融合，实现数据价值的落地转化
参与核心计算组件演进、性能调优与疑难问题攻关
优先资格
有湖仓一体架构项目落地经验者优先
有开源社区贡献经验者优先
掌握主流 AI 编程工具、有 Data Agent 项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及湖仓一体、数据湖与 AI 融合等热门技术领域
- 网易作为大型平台，提供丰富的技术资源与大型集群实战经验
- 广州生活成本相对较低，且职位可能提供有竞争力的薪资
- 技术要求高，需要深入理解离线计算底层原理，解决复杂性能问题
- 推动数据价值落地需要与业务团队紧密协作，沟通协调要求高
- 适合有 3-5 年大数据开发经验，喜欢深入技术底层、追求技术深度，且对数据架构和性能优化有浓厚兴趣的工程师
缺点 / 挑战
- 大规模集群运维与调优可能面临较高压力，需要持续技术学习
角色解读
- 可向大数据架构师、数据平台负责人方向发展，深入技术架构设计
- 可转型为 AI 数据工程师，专注于数据与 AI 融合的应用开发
- 在大型企业中积累项目经验后，有机会晋升为技术管理岗位
- 负责大数据离线计算平台的架构设计、性能优化与稳定性保障
- 构建和维护基于 Iceberg/Lance 的湖仓一体数据架构，管理海量数据资产
- 推动数据湖技术与 AI、数据分析等业务场景的结合，实现数据价值转化
- 参与核心大数据组件的演进与疑难问题攻关
- 精通 Hadoop、Spark 等大数据核心技术栈，具备大规模集群调优经验
- 熟悉 Iceberg、Lance 等数据湖技术及湖仓一体架构原理
- 了解 StarRocks、Doris 或 ClickHouse 等 OLAP 引擎技术
- 具备良好的问题分析、解决能力和自驱力
申请策略
- 研究网易的大数据平台架构与技术博客，了解公司数据技术栈
- 准备具体项目案例，尤其是涉及性能优化、架构设计的实例
- 重点突出 Hadoop、Spark 等大数据技术的项目经验与性能调优成果
- 详细描述湖仓一体、数据湖相关项目的实践，如 Iceberg/Lance 应用案例
- 强调解决大规模集群疑难问题、推动项目落地的能力
- 深入学习 Iceberg、Lance 等数据湖技术及湖仓一体架构设计
- 实践 StarRocks、Doris 等 OLAP 引擎，了解其技术原理与优化方法
- 关注 AI 数据工程领域，了解 Data Agent 等新兴应用
面试指南
- 对于行为问题，使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出具体数据和成果
- 对于技术问题，结合原理知识和个人实践经验，分步骤阐述解决方案
- 展示对新技术的好奇心与学习能力，如主动研究 Iceberg 等开源项目
- 请描述一个你优化大数据离线任务性能的案例，遇到了哪些挑战？
- 你如何理解湖仓一体架构？它与传统数据仓库有何区别？
- 在大规模 Hadoop/Spark 集群中，如何排查和解决性能瓶颈？
- 你对 Iceberg 或 Lance 有哪些了解？请解释其核心原理
- 如果推动数据湖与 AI 业务融合，你会从哪些方面入手？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
职位在大型企业，薪资可能具有市场竞争力，但JD未披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿大数据技术如湖仓一体、数据湖与AI融合，有利于技能深度提升和职业成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Iceberg、Lance、Hadoop、Spark、StarRocks
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确工作模式和WLB信息，办公灵活性与加班情况无法判断。
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
大数据与AI融合是高速增长赛道，技术应用有行业前景，但JD未明确提及社会使命。
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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