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资深数据研发工程师
立即应聘

资深数据研发工程师

发布于 大约 8 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
信息技术与基础设施
Clickhouse
Starrocks
数据仓库
数据治理
风控

AI 估算 · 30k–45k

资深数据工程师，上市大厂核心风控部门，需5年+经验及Spark/Flink等硬技能，薪资竞争力强，月薪范围30K-45K，15薪。

职位详情

关于这个职位

该职位是滴滴Fintech风控团队的核心数据岗位，负责国际化业务风控领域的数据体系建设

你将参与离线/实时数据仓库架构设计、特征数据开发及数据治理，与策略、算法团队紧密协作，为风控决策提供稳定高效的数据支撑
适合有5年以上大数据开发经验、熟悉Spark/Flink及数据建模的数据工程师

最低要求

年以上互联网数据开发工作经验;

深入理解数据仓库理论与数据建模方法，具备数据架构设计、数仓模型建设与规范落地能力，能够独立完成模型设计、主题域划分及数据分层建设
熟练掌握大数据技术栈，熟悉 Hadoop 生态，精通 Spark / Flink 离线与实时计算引擎，具备复杂任务开发、调优及排查经验
有较强的SQL开发能力，熟练掌握Python/Java至少一种编程语言
具备OLAP开发经验，熟悉掌握StarRocks / ClickHouse至少一种OLAP分析引擎
思维逻辑清晰，责任心强、自驱力好，具备良好的跨团队沟通、需求理解与协作落地能力

工作职责

以国际化多业务线数据为依托，参与构建国际化风控领域离线/实时数据体系建设

负责离线特征数据仓库的架构设计、开发以及性能调优、多业务复杂场景下的需求交付
参与数据治理体系落地，包括数据标准、数据质量、元数据管理等规范建设与执行
与风控策略、算法、业务团队紧密协作，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，提供稳定、高效的数据支持

优先资格

有特征数据开发经验者优先

具备英语听说能力者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 风控是核心业务，数据团队直接支撑决策，个人影响力大
  • 技术栈前沿（Spark/Flink/OLAP），能持续提升大数据工程能力
  • 上市大厂，薪资福利有竞争力，职业发展路径清晰
  • 数据治理和规范建设需要推动多方配合，推进难度较大
  • 适合5年以上经验、热爱大数据技术、能独立承担架构设计、善于跨团队协作的数据工程师

缺点 / 挑战

  • 滴滴国际化业务带来丰富的数据场景和挑战，技术积累价值高
  • 国际化业务可能涉及多时区、多语言协作，沟通成本较高
  • 风控数据实时性要求高，系统稳定性压力大，需要快速响应

角色解读

  • 技术纵深发展：成为数据架构师或技术专家，主导大规模数据体系建设
  • 横向拓展：转向风控算法或策略方向，结合数据能力深入业务
  • 管理路线：晋升为数据团队Leader，带领小组完成项目交付
  • 设计和构建国际化风控领域的离线与实时数据仓库，确保数据稳定高效
  • 负责特征数据仓库的架构设计、开发及性能调优，支撑多业务复杂场景
  • 参与数据治理体系落地，包括标准、质量、元数据管理等规范建设
  • 与风控策略、算法、业务团队协作，抽象业务需求并转化为数据解决方案
  • 精通数据仓库理论与建模方法，能独立完成模型设计及分层建设
  • 熟练掌握Spark/Flink离线与实时计算引擎，具备复杂任务调优经验
  • SQL能力扎实，同时精通Python或Java至少一门编程语言
  • 有OLAP引擎（StarRocks/ClickHouse）开发经验，熟悉Hadoop生态

申请策略

  • 深入了解滴滴国际化业务（如拉美、亚太），在面试中展现业务兴趣
  • 准备一个完整的数据架构设计案例，从需求到实现再到优化
  • 突出数据仓库架构设计经验，展示主导过的模型建设项目
  • 量化Spark/Flink优化成果，如任务性能提升百分比、数据量级等
  • 列举风控或金融领域数据开发经历，体现对业务的理解
  • 强调数据治理实践，如标准制定、质量监控等具体案例
  • 复习Flink状态管理和Checkpoint机制，准备实时计算面试题
  • 熟悉StarRocks或ClickHouse的物化视图、分区分桶优化方法

面试指南

  • 结构化回答：先简述背景和目标，再讲方案设计和技术选型，最后总结效果
  • 问题驱动：从具体问题切入，对比不同方案的优劣，展示决策逻辑
  • 数据驱动：用数据衡量成果，如延迟降低、成本节省等
  • 请描述你设计过的一个数据仓库项目，包括模型分层和ETL流程
  • Spark作业中如何调优数据倾斜？请举一个具体案例
  • Flink实时任务如何保证Exactly-Once语义？
  • 数据治理中元数据管理如何落地？你遇到过哪些挑战？
  • 如果业务方需要实时风控特征，你会如何设计数据链路？

职位点评

74
综合评分

高薪高成长的大数据技术岗，技术栈前沿，但工作强度可能较大，WLB一般。

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
适合追求技术成长、希望在大厂核心业务中发挥数据价值的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值65

薪资福利

85较高

滴滴作为上市大厂，薪资处于市场偏高水准，且提供年终奖、股票等福利，补偿性动机满足度较高。

薪资信号偏高 (30K-45K/月)

成长发展

90较高

岗位涉及Spark/Flink等前沿技术栈，且风控数据场景复杂，技术成长空间大；但JD未明确提及培训或晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Flink、StarRocks、ClickHouse、Hadoop
业务类型profit_center

工作生活

40较低

仅现场办公，未提及弹性工时或加班情况，但上海核心地段办公，通勤便利性一般。

工作模式仅现场办公
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

风控数据岗位通过技术手段保障交易安全，社会价值较高；行业属于高速增长的金融科技赛道。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术

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