滴滴出行
资深数据研发工程师
资深数据研发工程师
发布于 4 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
Ai应用
Sql
数据仓库
数据治理
维度建模
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
大厂核心数据岗，技术栈前沿（AI+Data），薪酬竞争力强，但工作强度可能较高
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
4.0万
比数据工程中位数高
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 2440 个在招 · 其中数据工程 36 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责滴滴集团用户体验与客服领域的数据仓库设计与建设，构建统一的数据模型与指标体系
深入理解业务需求，沉淀通用分析框架，完善数据治理体系并优化性能
同时推动AI在数据研发场景中的应用落地，提升数据可信度与研发效率
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学等相关专业
具备 4 年及以上数据研发或相关工程经验，能够独立负责复杂项目的方案设计与落地
掌握数据仓库架构、维度建模与数据治理方法，具备从业务需求分析、模型设计到数据交付的完整项目经验
熟练掌握 SQL，熟悉 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等大数据技术，具备其中部分技术的实际项目经验
掌握 Java、Scala、Python 中至少一门编程语言，具备性能调优与问题排查能力
具备良好的业务理解与抽象能力，能够将业务问题转化为数据方案，并通过跨团队协作推动落地
具备技术规划能力、自驱力与责任心，能够识别关键问题、推进复杂项目，并对交付质量和应用效果负责
具备 AI 应用实践经验，能够结合具体场景开展方案验证、效果评估与工程实现
工作职责
负责滴滴集团用户体验与客服领域的数据仓库设计与建设，构建统一、可复用的数据模型与指标体系，支撑业务分析与决策
深入理解核心业务流程，抽象共性分析需求，沉淀通用分析框架与数据资产，推动数据应用产品建设和业务落地
持续完善数据治理体系，推进数据标准、质量监控、元数据管理与性能优化，提升数据可信度、研发效率和资源使用效率
推动 AI 在数据研发与业务场景中的应用，围绕数仓建模、代码生成、数据治理、自然语言问数等方向，完成方案设计、工程落地与效果迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处互联网头部企业，接触海量真实业务数据，技术栈前沿（特别是AI+Data方向）
- 业务逻辑复杂，需深入理解客服与体验领域，对数据质量和治理要求极高
- 希望在大厂深耕数据基础设施，对AI赋能数据研发感兴趣的中高级数据工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级数据专家、数据架构师方向发展，或转型为侧重AI与数据融合的技术负责人
- 负责搭建和维护滴滴客服与体验领域的数据仓库，确保数据模型的准确性和可用性
- 精通SQL及Hadoop/Spark/Flink等大数据组件，具备扎实的数仓建模和数据治理经验
申请策略
- 准备具体的数仓建模案例，展示如何通过数据治理提升业务效率
- 突出大型数仓建设经验、数据治理成果以及AI技术在数据场景中的落地案例
- 强化对Spark/Flink底层原理的理解，补充LLM在数据处理中的应用知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型理由、遇到的难点及解决方案、最终带来的业务价值
- 请分享一个你主导的大型数据仓库建设项目，你是如何进行模型设计的？
- 在数据治理方面，你遇到过哪些挑战？如何保证数据质量？
- 如何利用AI技术优化数据研发流程？请举例说明
- 面对复杂的业务需求，你如何将其转化为高效的数据方案？
- 复习数仓理论（Kimball范式）、大数据组件原理，了解当前AI在数据领域的应用趋势（如Text-to-SQL、智能数据清洗）
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足高收入预期。
薪资信号市场水准 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
90较高
职位强调AI在数据研发中的应用，技术栈前沿，且涉及复杂系统架构设计，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Spark、Flink、Hadoop、Python、Java、Scala
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大厂通常节奏较快，虽未明确提及加班，但核心部门压力较大，WLB一般。
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
70中等
通过提升数据服务质量间接改善用户体验，具有一定的社会价值，但非直接公益性质。
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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