中国平安
大数据研发工程师
大数据研发工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
SQL
数据湖
数据治理
实时计算
AI 估算 · 20k–35k
深圳大数据岗位薪资较高，平安作为巨头，3年经验的中级工程师月薪在20k-35k之间，含年终奖等福利。
职位详情
关于这个职位
该职位负责平安好医生的大数据基础平台、数据研发平台及数据API平台等核心基础设施建设，支撑医疗健康数据资产沉淀、经营分析、AI应用和数字化运营
需要3年以上大数据开发经验，熟悉Hadoop生态和实时计算技术，具备较强的工程研发能力和平台化思维
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学等相关专业
具备3年以上大数据平台、大数据开发、数据中台或数据基础架构研发经验
熟悉Hadoop生态，理解HDFS、YARN、Hive、Spark、MapReduce、HBase、Zookeeper等核心组件
熟悉Flink、Kafka、Flink SQL、Spark Streaming等实时计算技术
熟悉数据仓库、数据湖、湖仓一体、数据建模、ETL/ELT、调度系统、元数据管理等相关技术
熟悉Java / Scala / Python / SQL中至少两种语言，具备良好的工程研发能力
熟悉MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、Doris、StarRocks、Elasticsearch、Redis等常用存储或查询引擎
理解数据治理体系，包括数据标准、指标体系、数据质量、数据安全、血缘分析、权限管理、资产目录等
具备平台化、产品化思维，能够将数据研发过程中的共性问题沉淀为平台能力
工作职责
负责公司大数据基础架构平台建设，包括Hadoop、Hive、Spark、Flink、Doris、Paimon等相关技术体系
负责离线计算、实时计算、湖仓一体、数据调度、任务治理、资源治理等平台能力研发
负责数据API平台建设，为业务系统提供统一、稳定、可治理的数据服务能力
负责用户画像、数据治理、数据资产等平台能力建设
参与医疗健康数据资产建设，支持集团医疗数据库等核心数据资产沉淀
负责大数据平台稳定性、作业效率和平台可用性优化
优先资格
有实时数据链路建设经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国平安作为金融科技巨头，平台大、资源多，技术栈涵盖主流大数据组件，适合积累经验
- 医疗健康数据领域前景广阔，数据资产建设具有长期价值
- 职位涉及平台建设和治理，有利于培养架构和工程化思维
- 适合有3年以上大数据开发经验、热爱技术栈深度、希望在大型企业稳定发展的工程师
缺点 / 挑战
- 需要同时掌握离线、实时、湖仓一体化等多方面的技术，学习门槛较高
- 上市公司业务压力大，可能面临较高的工作强度和稳定性要求
- 涉及数据处理量大，对性能优化和稳定性维护有较高要求
角色解读
- 技术深耕：成为大数据架构师，深入分布式计算、存储引擎的优化
- 业务转型：向数据产品经理或数据科学家发展，结合医疗健康场景创造价值
- 管理方向：带领数据平台团队，负责中大型数据基础设施建设
- 建设并优化Hadoop/Spark/Flink等大数据基础平台，保障数据处理的稳定和高效
- 开发离线与实时计算链路，构建湖仓一体架构，支撑数据资产沉淀
- 搭建数据API平台，为业务系统提供统一的数据服务能力
- 参与数据治理与用户画像平台建设，提升数据质量与可用性
- 扎实的Hadoop生态知识，熟悉HDFS、YARN、Hive、Spark等核心组件
- 实时计算技术，如Flink、Kafka、Spark Streaming，有实际项目经验
- 掌握至少两种编程语言（Java/Scala/Python/SQL），具备工程能力
- 了解数据治理体系，包括元数据管理、数据质量、血缘分析等
申请策略
- 平安好医生属于医疗健康板块，面试前可了解其业务模式和数据分析需求
- 强调平台化思维，展示如何将通用问题抽象为平台能力
- 突出大数据平台建设或数据中台项目经验，描述技术选型、架构设计
- 强调实时计算和数据治理相关实践，用具体数据说明效果
- 列出熟悉的编程语言和框架，展示源码阅读或调优经历
- 补充Flink SQL和实时数据链路项目经验，如果缺乏可以先从个人项目或开源贡献入手
- 了解数据治理工具如Atlas、Ranger，以及数据建模方法
面试指南
- STAR法则：描述场景、任务、行动、结果，突出技术难点和解决思路
- 比较法：对比不同技术选型优缺点，展示决策能力
- 量化法：用数据指标说明优化效果，如任务时间减少30%，资源利用率提升等
- 请描述你参与过的一个大数据平台架构，你是如何设计离线与实时链路的？
- 在Hive/Spark任务调优方面，你有哪些经验？
- 谈谈你对数据湖和湖仓一体的理解，以及实际应用场景
- 如何保障大数据平台的稳定性和高可用？
- 你在数据治理项目中遇到过哪些挑战，如何解决？
职位点评
70
综合评分
稳定大厂、前沿技术栈、薪资面议，WLB一般。
更适合这类人
该职位最适合发展性动机强、追求技术成长的求职者，愿意在稳定大厂深耕大数据技术。
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50
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资面议但属于大厂，行业薪酬水平较高，福利待遇完善（但JD未明确列出），具有较好的补偿性。
薪资信号面议 (20K-35K/月)
成长发展
85较高
技术栈前沿，包含Hadoop、Spark、Flink、Doris等主流大数据组件，涉及湖仓一体和实时计算，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Doris、Paimon、Kafka、Hive、数据湖、湖仓一体
业务类型cost_center
工作生活
50较低
深圳现场办公，未提及弹性工作或WLB，大厂通常有一定加班，生活平衡一般。
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
70中等
医疗健康数据具有社会价值，但职位偏向技术基础设施，使命感感知一般。
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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