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数据仓库工程师(MJ037429)
数据仓库工程师(MJ037429)
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
Etl
数据建模
数据质量监控
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
主流大数据技术栈、平台资源丰富、侧重数据工程与产品化，WLB一般但成长性强
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
3.0万
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 620 个在招 · 其中数据工程 6 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于离线与实时计算平台进行海量数据模型设计与ETL开发，独立完成数据研发任务并保障数据质量
参与数据平台规范制定与系统建设，推进数据采集、分析及数据产品化落地，支撑业务决策
最低要求
计算机科学，软件工程或相关专业
熟悉Spark/Hive/HBase/Flink等大数据研发工具
具备较扎实的理论基础和工程能力，具备一定的JAVA、Python语言的开发能力
对数据敏感，责任心强，做事细致，具备较强的沟通协作能力和快速学习能力
工作职责
负责数据研发工作，针对业务诉求和实际数据情况，依据开发规范，能独立完成数据模型设计实现数据开发任务，保证数据质量，并建立数据监控预警体系
参与或负责数据平台相关数据开发工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与实施落地
基于离线计算平台与实时计算平台，进行海量数据模型设计、数据ETL开发，整合和处理海量数据
数据系统建设和构建数据应用，包括数据采集、提取、分析与数据产品化工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部互联网平台，接触海量真实业务数据与技术场景
- 技术栈前沿且完整，利于积累大数据架构与工程化经验
- 公司平台背书强，职业发展空间广阔
- 数据量庞大且业务复杂，对系统性能优化与故障排查要求极高
- 适合具备扎实计算机基础、热爱大数据技术、抗压能力强且追求技术深度的求职者
缺点 / 挑战
- 需频繁对接多方业务线，沟通协调成本较高
- 项目交付压力大，需适应快节奏迭代
角色解读
- 可向资深数据架构师或数据平台负责人方向发展
- 深入实时计算与AI数据湖方向，成为领域技术专家
- 逐步承担团队管理职责，带领数据研发团队
- 负责离线与实时计算平台的数据模型设计与ETL开发，完成海量数据的整合处理
- 搭建数据监控预警体系，保障数据质量与系统稳定性
- 推进数据采集、分析到数据产品化的全链路建设
- 熟练掌握Spark、Hive、Flink等大数据生态组件，具备扎实的Java/Python编程能力
- 精通数据仓库建模理论，能够独立设计高可用数据架构
- 具备强数据敏感度与跨部门沟通协作能力
申请策略
- 提前研究携程核心业务线的数据应用场景，准备针对性项目案例
- 关注公司在数据中台与智能化方向的战略动向
- 突出独立负责的数据仓库建设项目，量化数据规模与处理效率提升指标
- 详细列出Spark/Flink等核心组件的实际应用场景与调优经验
- 强调数据质量保障体系搭建与监控预警落地成果
- 强化实时计算框架的高级特性与状态管理实践
- 补充数据治理与元数据管理相关知识
- 提升SQL调优与分布式系统底层原理掌握程度
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，清晰阐述背景、任务、行动与结果
- 聚焦技术选型依据、性能瓶颈定位与量化产出
- 体现全局视角与业务价值导向
- 请分享一个你主导的复杂数据模型设计案例，如何权衡存储与计算成本？
- 面对实时数据延迟或丢数问题，你的排查思路是什么？
- 如何设计数据质量监控规则并有效落地？
- 在跨团队协作中，如何处理需求变更与排期冲突？
- 复习大数据组件核心原理与常见面试题，准备2-3个完整项目复盘
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活45
使命价值65
薪资福利
75中等
作为已上市互联网巨头，提供符合市场水准的薪酬与完善福利体系，但高强度竞争环境下薪资溢价空间有限。
薪资信号市场水准 (2.0千–4.0万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及海量数据处理与前沿大数据技术栈，技术成长路径清晰，平台资源充足利于技能跃升。
技术前沿主流现代技术
技术栈Spark、Hive、HBase、Flink、ETL、Java、Python
业务类型profit_center
工作生活
45较低
互联网大厂通常节奏较快，JD未提及弹性工时或远程政策，预计以现场办公为主且工作强度较高。
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
65中等
通过数据驱动业务决策与产品化，间接创造商业价值与社会效益，但技术岗本身社会使命感信号较弱。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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