米哈游
数据开发工程师（安全方向）
数据开发工程师（安全方向）
发布于 3 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
Sql
Starrocks
大数据处理
数据仓库
数据安全
维度建模
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大厂高薪、技术前沿、安全垂直领域，WLB视团队而定
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 910 个在招 · 其中数据工程 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责米哈游安全领域数据仓库的建设与维护，基于Flink、StarRocks等技术栈进行数据采集、清洗及实时/离线任务开发
需设计百亿级日志的存储与查询优化方案，并配合安全团队构建IP全景、攻击溯源等数据产品，保障数据安全与质量
最低要求
计算机、软件工程、信息安全等相关专业，本科及以上学历
具备 3 年以上数据开发或数据仓库建设经验
熟练掌握 SQL，具备复杂查询、性能调优和大规模数据处理能力
熟悉 Flink、StarRocks，了解 Kafka、Hive、Spark 等技术
熟悉维度建模、数仓分层、数据质量、元数据和数据血缘体系
具备良好的安全意识，理解最小权限、账号治理和敏感数据保护
具备良好的沟通能力，能够推动跨团队数据规范落地
工作职责
负责安全领域数据仓库建设，覆盖防火墙、NIDS、终端安全、权限审计等数据
负责基于 Flink、StarRocks 等技术栈的数据采集、清洗、建模及实时/离线任务开发
建设 ODS、DWD、DWS、ADS 分层模型，统一数据口径、命名规范及资产目录
针对百亿级安全日志设计分区、索引、预聚合和冷热分层方案，提升查询性能
推进数据质量监控、Schema 变更管理、血缘追踪及异常排查能力建设
配合安全分析团队建设 IP 全景、攻击溯源、风险监控等数据产品
参与任务迁移、废弃资产清理、SQL 审核及数据开发流程标准化
优先资格
有网络安全、风控、日志分析或 SIEM 平台建设经验
有百亿级日志、高并发查询或实时数仓优化经验
熟悉 IP 画像、NIDS、防火墙或终端安全数据
熟悉数据资产目录、SQL 审核、权限平台或数据治理体系
具备 Java、Python 工程开发能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 米哈游作为头部游戏公司，薪资福利具有竞争力，技术氛围浓厚
- 团队配合紧密，能深入了解业务逻辑与安全运营需求
- 游戏行业节奏较快，可能需要应对版本更新期间的紧急数据需求
- 安全数据敏感度高，对数据准确性和安全性要求极高，容错率低
- 需要持续学习最新的大数据技术和安全工具，保持技术敏锐度
- 适合具备3年以上数据开发经验，对大数据技术栈熟悉，且对网络安全和数据治理感兴趣的技术人员
缺点 / 挑战
- 接触百亿级海量数据和高并发场景，技术挑战大，成长空间广
- 安全方向数据开发属于垂直细分领域，具有较高的专业壁垒和价值
角色解读
- 向资深数据工程师或数据架构师方向发展，负责更复杂的数据系统设计
- 转向数据安全专家或数据治理专家，深耕数据合规与安全领域
- 晋升为技术Team Leader，带领团队完成大型数据项目
- 构建和维护安全领域的数据仓库，处理来自防火墙、NIDS等系统的安全日志数据
- 使用Flink和StarRocks进行实时和离线数据开发，优化百亿级数据的存储与查询性能
- 设计数据分层模型（ODS/DWD/DWS/ADS），确保数据质量和规范性
- 与安全团队协作，开发IP全景、攻击溯源等数据产品，支持安全运营
- 精通SQL及大数据组件（Flink, StarRocks, Kafka, Hive, Spark）
- 具备扎实的数据仓库理论基础，熟悉维度建模和数仓分层架构
- 拥有良好的数据安全意识和敏感数据处理能力
- 具备跨部门沟通协调能力，能推动数据规范落地
申请策略
- 了解米哈游的游戏产品线及其背后的技术架构
- 准备关于数据倾斜处理、实时数仓延迟优化等具体技术问题的案例
- 突出展示在Flink、StarRocks等核心技术栈上的实战项目经验
- 强调处理大规模数据（如百亿级日志）的性能优化案例
- 体现数据仓库分层设计和数据质量管控的具体成果
- 如有安全相关背景或项目经验，务必重点标注
- 深入理解StarRocks等新一代OLAP引擎的原理和优化技巧
- 补充网络安全基础知识，了解常见攻击类型和安全日志格式
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 结合具体技术指标（如查询耗时降低百分比、数据量级）量化成果
- 展现对技术原理的深入理解，而不仅仅是API调用
- 体现从业务角度思考技术解决方案的能力
- 请介绍你过往项目中数据仓库的分层设计及理由
- 如何处理Flink作业中的数据倾斜问题？
- StarRocks相比传统Hive/Spark SQL有哪些优势？如何选型？
- 面对百亿级日志数据，如何进行冷热分层和查询优化？
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
米哈游作为知名大厂，通常提供具有竞争力的薪酬和完善的福利体系，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿的大数据技术栈（Flink, StarRocks）和复杂的百亿级数据处理，技术成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Flink、StarRocks、Kafka、Hive、Spark、SQL
业务类型cost_center
工作生活
60中等
游戏行业通常节奏较快，但米哈游以相对注重效率和结果著称，WLB情况因团队而异，JD未明确提及弹性工作制。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过保障游戏安全、维护玩家体验，间接产生社会价值，具有一定的使命感。
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
Watch Jobs