同程旅行
数据仓库
数据仓库
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
苏州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Etl
Hdfs
Sql
元数据
帆软
数据仓库
数据模型
数据质量
AI 估算 · 10k–15k
苏州数仓岗位，上市平台，薪资处于市场中等水平，技术栈常用，发展稳定。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责同程旅行交通业务侧的数据仓库建设与维护，包括离线/实时数据加工、数据模型设计、数据质量监控和集群运维
适合具有2年以上ETL/数仓经验、熟悉Hadoop生态和SQL的工程师
工作地点在苏州，薪资范围10001-15000元/月
最低要求
【能力要求】
计算机相关专业，本科以上学历，2年及以上DW/ETL/BI相关产品工作经验
理解数据仓库体系下，数据采集、元数据管理、数据质量管理、ETL等概念，具备良好的实践和架构能力
具备大型数据仓库架构设计、模型设计和处理性能调优等相关经验（数据仓库分层设计、宽表设计、物理模型设计等）
对hadoop生态圈 相关的Hive、HDFS等常用大数据组件有理论和实践经验，能进行错误分析和维护调整优化
熟练使用SQL（MySQL/HiveSQL/PrestoSQL/SparkSql）
对ETL日常作业（开发,部署和调度）有资深经验，有帆软项目（FineReport、FineBI）经验的优先
具备较强的沟通能力和逻辑表达能力，良好的团队合作精神和主动沟通意识
工作职责
岗位职责
根据大数据项目需要，负责离线或实时数据存储和加工处理工作
主导或参与数据模型相关主题域的构建与开发（运维并保障交通业务侧各个指标数据质量，元数据，数据价值）
设计和构建衡量数据质量的相关指标和监控体系，及时有效的保障数仓健壮的提供服务
能够快速响应数据处理的需求并高效的提取数据
能够与团队成员有效沟通，并完成数据处理结果的核对与对接
保障数据平台和集群稳定运行和日常运维、性能优化
完成日常工作记录及统计，做好相关数据整理及备份工作
优先资格
有帆软项目（FineReport、FineBI）经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 同程旅行是上市大厂，平台稳定，业务数据量大，能接触到海量交通数据场景
- 数仓体系完善，有清晰的分层模型和规范，能积累扎实的数据工程经验
- 薪资在苏州地区有竞争力，且有上市公司福利保障
- 技术栈相对成熟，前沿技术应用有限，长期需自我驱动学习
- 适合有2-3年数仓经验、希望在大平台稳定发展、对数据质量和建模有兴趣的工程师
缺点 / 挑战
- 数据仓库工作偏向维护和优化，可能涉及大量日常运维，重复性工作较多
- 需要快速响应业务需求，在数据量高峰期可能面临压力
角色解读
- 可在数据仓库方向深耕，从工程师成长为高级数仓工程师、数仓架构师
- 可向大数据平台方向拓展，掌握Spark、Flink等流式计算，成为大数据专家
- 可转型数据产品经理或数据治理专家，负责数据资产管理与分析决策
- 负责离线与实时数据仓库的建设和维护，包括数据采集、ETL加工和数据存储
- 参与数据模型设计，构建交通业务侧的主题域，确保数据质量和元数据管理
- 设计和监控数据质量指标，快速响应业务数据需求，保障数仓的稳定高可用
- 负责数据平台集群的日常运维和性能调优，并完成数据处理结果的核对与交接
- 具备扎实的SQL功底，熟练使用HiveSQL、PrestoSQL、SparkSql等
- 熟悉Hadoop生态，包括HDFS、Hive等组件，能进行错误分析和调优
- 理解数据仓库体系，具备架构设计、模型设计（分层、宽表、物理模型）经验
- 有ETL开发与调度经验，掌握常用调度工具，有帆软经验更佳
申请策略
- 了解同程旅行的业务板块（交通、住宿、度假等），特别是交通业务的数据特点
- 在面试前准备一个完整的数据仓库项目案例，从需求分析到模型设计到落地，展现整体思路
- 突出数仓项目经验，特别是模型设计、分层架构、ETL调优的具体案例
- 展示对Hadoop生态和SQL的熟练度，最好有性能优化或数据质量保障的成果
- 如果有帆软项目经验，一定要重点提及，这是加分项
- 强调沟通能力和团队协作，例如与其他团队对接数据需求的经验
- 深入理解数仓建模理论，学习维度建模、数据湖等新概念
- 熟悉调度工具（如Airflow、DolphinScheduler）和实时计算框架（Spark Streaming、Flink）
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经历，突出数据量、难点、方案和结果
- 对于技术问题，先讲原理，再结合实践经验说明优化点
- 对于场景题，要体现优先级排序和沟通协调能力
- 请介绍一个你主导的数仓项目，包括模型设计和ETL实现
- 如何保证数据质量？请举例说明你设计的数据质量监控体系
- Hive和SparkSQL的区别？如何进行数据倾斜优化？
- 谈谈你对数据仓库分层设计的理解
- 如果业务紧急需要一个报表，但数据准确度有问题，你会怎么处理？
职位点评
68
综合评分
苏州上市大厂，薪资中规中矩，主流数仓技术栈，WLB未明确。
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
最适合重视薪资稳定和职业发展保障的求职者，对工作生活平衡和使命感要求不高。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展70
工作生活60
使命价值55
薪资福利
75中等
薪资范围明确，处于苏州市场中等水平，上市平台稳定性好，福利有保障。
薪资信号市场水准 (10K-15K/月)
成长发展
70中等
技术栈主流成熟，数仓领域可深耕，但成长信号在JD中未明确体现，晋升路径需自行探索。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hive、HDFS、SQL、ETL、数据仓库、数据模型、Hadoop、元数据、数据质量
业务类型cost_center
工作生活
60中等
工作地点在苏州，现场办公，JD未提及弹性或远程安排，WLB信号不明。
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
55较低
行业成熟，社会影响力中性，岗位以支撑业务为主，创新性一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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