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数据研发工程师
数据研发工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Clickhouse
Starrocks
数据建模
数据治理
AI 估算 · 25k–45k
北京中高级数据研发岗，金融科技方向，技能要求高，市场薪资竞争力强，综合预估25k-45k。
职位详情
关于这个职位
该职位负责滴滴国际金融业务的数据研发工作，包括离线与实时数据集市建设、数据规划与落地，以及性能优化
你将接触Hadoop、Spark、Flink等大数据技术栈，并参与数据治理与价值挖掘
适合有3-5年大数据经验、对金融科技感兴趣的技术人才
最低要求
有fintech工作经验，深入理解常用的数据建模理论，可独立把控数据仓库各层级的设计;
熟悉Hadoop生态，精通Hdfs、Hive、MR开发，熟悉Spark、Presto，有任务调优经验;
了解数据治理，从事过治理相关工作、理解数据治理的重要性;
扎实的大数据和分布式经验，如Flink、kafka、spark等流式大数据计算及运维经验，熟悉flink优先;
掌握ES/Druid/StarRocks/ClickHouse 等OLAP引擎一种以上;
具备较强的编程能力和编程经验，至少熟悉Java/Python/Scala一门编程语言;
具备一定的数据分析能力，具备数据敏感性和探知欲，专注数据的价值发现和转化;
具备快速学习能力、沟通协调能力及团队精神，有较强的责任心和学习积极性;
必须是本科以及以上、计算机相关专业、学历3-5年互联网工作经验、英语口语能力优先;
工作职责
参与滴滴国际金融离线、实时数据集市和实时指标开发工作
参与滴滴国际金融离线、实时相关数据规划、设计以及落地
参与数据计算和服务的性能优化与运维，为业务提供稳定的服务
优先资格
对新技术如数据湖、湖仓一体、流批一体等技术有一定了解优先;
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处金融科技核心业务，接触高价值数据场景，技术积累扎实
- 使用前沿大数据技术栈（Flink、数据湖等），保持技术先进性
- 滴滴平台成熟，可学习大型分布式系统运维经验
- 技术栈广泛，需持续学习新组件（如数据湖、湖仓一体），跟进社区更新
- 岗位对英语口语有优先要求，可能需要与海外团队沟通
缺点 / 挑战
- 金融数据对实时性和准确性要求高，故障处理压力较大
- 适合有3-5年大数据经验、热爱技术深耕、对金融数据场景感兴趣，且能适应一定工作压力的求职者
角色解读
- 纵向深入成为大数据架构师或技术专家，主导数据平台设计与优化
- 横向拓展至金融数据分析或数据产品领域，结合业务挖掘数据价值
- 向技术管理方向发展，带领数据团队交付复杂项目
- 负责滴滴国际金融业务的离线与实时数据集市开发，搭建数据指标体系和数据仓库模型
- 参与数据规划与架构设计，确保数据链路稳定高效
- 对数据计算服务进行性能优化和日常运维，保障业务数据需求
- 精通Hadoop生态（HDFS、Hive、MR、Spark、Presto）及任务调优
- 具备流式数据处理经验（Flink、Kafka等）和OLAP引擎使用能力（ES、ClickHouse等）
- 熟练掌握Java/Python/Scala中至少一门编程语言，有良好的编码习惯
申请策略
- 面试中主动分享数据治理或性能优化的具体案例，体现解决问题的能力
- 了解滴滴国际金融业务方向（如支付、信贷），展现业务理解力
- 突出金融科技或相关领域的数据仓库建模成果，用案例说明设计思路
- 强调Flink/Spark任务调优或流式计算的实际项目经验
- 列出掌握的OLAP引擎及使用场景，展示技术广度
- 补充数据湖（如Apache Iceberg/Hudi）和湖仓一体相关知识
- 练习英语口语，准备英文自我介绍或技术表述
面试指南
- 用STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果，突出技术选型和量化收益
- 对比技术时，结合实际业务场景分析优劣，避免纯理论阐述
- 请介绍一个你主导的数据仓库建模项目，包括分层设计和ETL流程
- Flink与Spark Streaming的区别是什么？你在项目中如何选择？
- 如何优化一个慢Hive查询？请举例说明调优过程
- 数据治理在金融场景下为什么重要？你会如何处理数据质量问题？
- 复习Flink的State机制、Checkpoint原理及与Kafka的集成
- 准备1-2个真实的大数据性能调优案例，包括问题定位和解决过程
职位点评
67
综合评分
滴滴金融数据研发，主流大数据技术栈，技术成长空间大，但薪资面议且现场办公。
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。
更适合这类人
适合重视技术成长和行业前景、对薪资和WLB没有过高要求的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资未披露，但滴滴作为上市大厂，薪资水平有竞争力，稳定性好。福利未在JD中明确，暂按中等水平评估。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
技术栈涵盖主流大数据组件及前沿方向（数据湖、流批一体），利于技能成长。JD未明确晋升通道，但平台和项目复杂性能提供发展空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka、Presto、Elasticsearch、Druid、StarRocks、ClickHouse
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，北京办公地点未明确，通勤压力未知。无WLB相关信号，可能强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
金融科技属于高速增长行业，数据驱动业务价值明显，但社会影响力中性。技术创新层面积极采用新技术，有一定意义感。
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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