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数据开发工程师（MPT）
数据开发工程师（MPT）
发布于 大约 2 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
信息技术与基础设施
Ai Coding
Etl
Sql
数据仓库
数据治理
维度建模
Ai Data
AI 估算 · 20k–35k
北京上市科技公司，数据开发岗位，3年以上经验，薪资处于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建和维护交易市场的算法数据仓库，包括数据模型设计、ETL流程开发与治理，为业务决策提供数据支持
你将深度使用Hadoop、Spark、Flink等大数据技术栈，并结合AI Coding工具提升效率，适合有数据仓库开发经验并热衷技术创新的候选人
最低要求
本科及以上相关专业，3年+数据仓库开发经验，具备完整项目全流程实施经验优先
精通SQL调优，熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据生态，掌握至少两种核心技术栈
熟悉AI DATA，深度使用AI coding工具，能够拆解任务，并驱动AI完成较高效率的人机协同
面对AI新范式，保持积极探索心态，积极探索AI新可能性
具备优秀业务理解能力，能独立解决技术难题，适应技术快速迭代与跨部门协作
工作职责
负责交易市场算法数据仓库架构设计与搭建，构建高可用、高性能的数据体系，匹配长期分析需求
基于维度建模搭建并优化数据模型，开发管理ETL流程，保障数据准确、完整与及时
对接业务需求，将业务问题转化为数据解决方案，提供数据查询、报表开发等支持
参与制定数据治理策略，维护元数据与数据血缘，保障数据可追溯性与合规性
优先资格
具备优秀的业务理解能力，能快速将业务需求转化为落地的数据方案
拥有较强的问题排查与解决能力，可独立处理海量数据场景下的技术难题
沟通协作能力突出，擅长跨部门协同推进数据项目落地
数据敏感度与质量意识强，重视数据安全合规，具备持续学习新技术的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 采用前沿的AI协助开发模式，提升个人在AI新范式下的竞争力
- 滴滴作为上市巨头，平台稳定，技术栈成熟，利于职业积累
- 业务迭代速度快，需要较强的抗压能力和快速学习能力
- 海量数据场景下的性能调优和问题排查难度高
- 适合3年以上经验、热爱大数据技术、愿意拥抱AI工具提升效率的数据仓库工程师
缺点 / 挑战
- 深度接触滴滴核心交易业务，数据规模和复杂度高，技术挑战大
角色解读
- 技术深耕：成为数据仓库架构师或大数据专家，主导复杂数据体系建设
- 跨领域发展：结合AI与数据，向数据科学或AI工程方向演进
- 管理路线：积累项目经验后可晋升为技术Leader，带领数据团队
- 设计和搭建交易市场算法数据仓库，构建高性能数据体系
- 基于维度建模优化数据模型，开发和管理ETL流程
- 对接业务需求，将复杂业务问题转化为数据解决方案，提供报表和分析支持
- 参与数据治理，维护元数据和数据血缘，确保数据质量和合规性
- 精通SQL调优，具备扎实的数据仓库建模和ETL开发能力
- 熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据框架，掌握至少两种核心技术栈
- 熟悉AI DATA理念，能高效使用AI coding工具拆解任务，提升开发效率
- 良好的业务理解能力，能独立解决技术难题并适应快速迭代
申请策略
- 在面试中主动展示对AI新范式的积极态度和具体应用案例
- 了解滴滴出行业务（如交易市场）数据特点，准备针对性方案
- 重点突出数据仓库项目经验，尤其是维度建模和ETL全流程的落地案例
- 展示SQL调优和大数据框架（Hadoop、Spark、Flink）的实战能力
- 强调使用AI coding工具提升开发效率的经历，如Copilot、ChatGPT等
- 如果有业务理解或数据治理相关成果，务必体现
- 如果没有AI coding工具使用经验，可以提前实践并准备案例
- 复习SQL高级优化技巧和海量数据调优方法
面试指南
- STAR法则：介绍项目背景、任务、行动和结果，突出数据规模和技术难点
- 问题解决类：先定位问题（如慢查询），再分析原因（索引、数据倾斜等），最后给出优化方案并验证
- AI工具类：明确工具名称，说明拆解任务的过程，量化效率提升（如减少50%开发时间）
- 请描述一个你主导的数据仓库项目，包括架构设计、模型选择和ETL流程
- 在SQL优化方面，你有哪些常用的调优策略？举例说明
- 你使用过哪些AI coding工具？如何用它们提高工作效率？
- 如何处理数据质量和数据治理问题？谈谈你的实践经验
- 面对海量数据场景下的性能瓶颈，你的排查和解决思路是什么？
职位点评
68
综合评分
大厂核心业务、前沿技术栈、高发展潜力，但工作地点固定且WLB不明。
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
适合高发展动机、愿意拥抱新技术并承受一定工作压力的求职者
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
75中等
滴滴上市企业，薪资有竞争力，但未明确福利细节，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
岗位要求前沿AI工具和大数据技术，鼓励探索新范式，发展性强。但JD未提及明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI DATA、AI Coding、Hadoop、Spark、Flink、SQL、数据仓库、ETL
成长机会积极探索AI新可能性
业务类型profit_center
工作生活
40较低
北京现场办公，未提弹性工作，通勤压力大，WLB信号缺失。
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
60中等
出行行业成熟，社会影响中性，创新方向积极但未强调使命感。
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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