携程
数据仓库工程师（2027届秋招）(MJ036669)
数据仓库工程师（2027届秋招）(MJ036669)
发布于 大约 20 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
Olap
Paimon
Sql
数据仓库
数据建模
数据治理
值不值得投
49综合评分
综合评分 49
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
20K
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 1630 个在招 · 其中数据工程 5 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 80 个在招
职位详情
关于这个职位
作为携程2027届秋招数据仓库工程师，你将参与旅游行业数据模型设计、PB级数据仓库建设与优化，以及基于Flink、Paimon的实时数据处理，为业务提供数据支持
适合对大数据技术有热情、具备SQL和数仓基础的应届毕业生
最低要求
精通SQL，掌握至少一种OLAP数据库的使用，具备海量数据开发能力
掌握数据仓库理论和数仓模型设计，有实际经验者优先
拥有Java开发经验/实时数据开发经验/OLAP平台调优经验之一
良好的团队合作精神，对解决挑战型问题充满激情
工作职责
设计旅游行业主题数据模型
深度参与PB级数据仓库建设、性能优化以及数据治理工作
参与实时、近实时数据开发工作，基于Flink、Paimon等技术栈建设实时/近实时数据模型，为业务部门提供报表开发及数据可视化支持
负责保证相关主题数据的数据质量，比如准确性、及时性等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程作为旅游行业巨头，数据规模大，业务场景丰富，能积累宝贵的大数据实战经验
- 涉及实时数据技术栈（Flink、Paimon），技术前沿，提升个人竞争力
- 校招岗位，有完善的培训体系，适合应届生成长
- 数据质量保障需要细致耐心，可能涉及繁琐的治理工作
- 作为校招岗位，竞争激烈，需要扎实的技术基础
缺点 / 挑战
- PB级数据仓库建设对性能要求高，工作可能面临技术挑战
- 适合对大数据技术有浓厚兴趣，具备扎实SQL和数仓基础，喜欢解决挑战性问题的应届毕业生
角色解读
- 从数据仓库工程师起步，可向数据架构师或大数据专家方向发展
- 积累实时数据开发经验，可转向实时计算平台或数据平台团队
- 在旅游行业深耕数据模型，可成为行业数据专家
- 设计旅游行业主题数据模型，为业务提供统一的数据视角
- 参与PB级数据仓库建设、性能优化和数据治理，保障数据稳定高效
- 基于Flink、Paimon进行实时数据开发，支持实时报表和数据可视化
- 监控数据质量，确保数据的准确性和及时性
- 精通SQL，熟悉至少一种OLAP数据库（如ClickHouse、Doris等）
- 掌握数据仓库理论，具备数仓模型设计能力
- 具备Java开发、实时数据开发或OLAP平台调优经验之一
- 具备良好的团队合作和问题解决能力
申请策略
- 关注携程技术博客，了解其数据平台技术栈
- 准备项目案例，展示数据开发全流程
- 突出SQL能力，如编写复杂查询、优化性能的案例
- 强调数仓项目经验，包括模型设计、ETL开发等
- 展示Java或实时计算相关项目，如Flink应用
- 体现团队合作和解决问题的能力
- 深入学习Flink和Paimon，了解实时数仓架构
- 熟悉至少一种OLAP数据库，如ClickHouse、Doris
面试指南
- 用STAR法则回答项目经验，突出个人贡献和结果
- 结合数仓理论，展示对数据模型设计的理解
- 强调实际动手能力，如SQL优化、Flink调优
- 请介绍一个你参与的数据仓库项目，包括模型设计和ETL流程
- 如何保证数据质量？你有哪些数据治理经验？
- 谈谈你对Flink和Paimon的理解，以及实时数据开发的经验
- 如何优化一个慢SQL？
- 面对海量数据，如何设计数据模型？
职位点评
薪资福利70
成长发展50
工作生活50
使命价值50
薪资福利
70中等
携程作为上市公司，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体薪资，因此补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
50较低
技术前沿主流现代技术
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
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
50较低
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
Watch Jobs