中国平安
大数据开发工程师
大数据开发工程师
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大数据
大数据
Rag
Sql
大数据
数据仓库建模
数据质量管控
本体论
知识图谱
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
深圳平安大数据岗位，技术前沿、薪资面议，WLB可能一般。
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。
薪资怎么样
2.3万
比大数据中位数高
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 12970 个在招
市场机会
选择不多
深圳 · 大数据 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为中国平安的大数据开发工程师，主要负责构建基于本体论的数据分析与知识工程体系，支持业务洞察
主导数据资产盘点与知识转化
开发AI数据服务为RAG、Agent等大模型应用提供数据支持
设计并维护数据质量管控体系
工作地点在深圳
最低要求
硕士及以上学历，数学、计算机及相关专业，2年以上的系统设计开发经验，金融行业优先
具备良好的编程能力，至少熟练JAVA、Python、Scala中的一种编程语言
掌握经营分析领域知识，对证券业务有一定的理解，具备金融业务数据理解能力
精通SQL语言，具有数据库表结构设计和SQL优化能力，精通大数据体系与数据仓库建模方法论，熟悉维度表设计技术，有数据集市项目实施经验
熟悉 AI 本体论概念，了解 RAG、Agent 等 AI 应用架构及数据需求者优先
具备优秀的问题分析能力、跨部门协作能力与持续学习精神
工作职责
构建基于本体论的数据分析与知识工程体系，建立数据、知识、AI 模型间的关联映射与血缘追踪机制
基于本体论建设数据分析洞察所需的数据与知识体系，结合经营分析等领域业务知识，构建面向核心业务领域的主题数据模型和分析框架，支持多维度、深层次的业务洞察
主导数据资产盘点与目录体系建设，推动数据资产向知识资产转化，建立知识本体库与 AI 训练数据集标准化管理流程
开发 AI 数据服务，为 RAG、Agent 等大模型应用提供高质量数据输入、特征工程支持及知识图谱构建
设计数据质量管控体系，构建质量评估规则引擎与监控告警机制，建立数据质量度量报告体系
优先资格
熟悉 AI 本体论概念，了解 RAG、Agent 等 AI 应用架构及数据需求者优先
金融行业经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及本体论、RAG等新兴AI技术，技能积累价值高
- 金融行业背景，业务场景丰富，有助于积累垂直领域经验
- 公司平台大，资源丰富，有利于职业发展和学习机会
- 需要掌握多领域知识，包括大数据、AI和金融业务，学习曲线陡峭
- 金融业务复杂，对业务理解和数据准确性要求高
- 适合对大数据和AI技术感兴趣、有金融背景或愿意深入学习、注重技术深度和业务结合的求职者
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较大，需应对跨部门协作和项目交付压力
角色解读
- 从大数据开发工程师成长为高级工程师或数据架构师，负责更复杂的数据系统设计
- 转向数据科学或AI工程领域，深入本体论和知识图谱在大模型中的应用
- 晋升为技术团队负责人或项目经理，管理数据项目和团队
- 构建基于本体论的数据分析和知识工程体系，建立数据、知识、AI模型间的关联
- 主导数据资产盘点和目录体系建设，推动数据资产向知识资产转化
- 开发AI数据服务，为RAG、Agent等大模型应用提供数据支持和知识图谱构建
- 设计数据质量管控体系，构建质量评估规则引擎和监控告警机制
- 精通SQL语言和大数据体系，具备数据库设计和SQL优化能力
- 熟练掌握至少一种编程语言，如JAVA、Python、Scala
- 具备金融业务知识，特别是证券业务的理解和数据分析能力
- 熟悉AI本体论概念，了解RAG、Agent等AI应用架构
申请策略
- 研究中国平安的金融科技应用和数据战略，展示对公司的了解
- 准备数据架构设计案例，突出如何构建数据体系和解决业务问题
- 突出大数据项目经验，特别是涉及数据仓库、建模和优化的案例
- 强调SQL、编程语言（如Python、Java）的熟练程度和实际应用
- 展示金融行业相关经验或对业务的理解，如数据分析支持经营决策
- 体现学习能力和跨部门协作精神，如参与跨团队项目或自我提升AI知识
- 深入学习AI本体论、RAG和Agent等AI应用架构，了解其在数据服务中的应用
- 加强金融业务知识，特别是证券业务的数据分析和经营分析方法
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目问题，突出技术细节和业务价值
- 结合技术原理和实践经验，展示对SQL优化、数据建模和AI概念的理解
- 强调问题分析能力、学习过程和协作精神，体现综合素质
- 请介绍一个你负责的大数据项目，包括数据体系构建和业务支持
- 如何优化SQL查询性能和大数据表结构设计？
- 谈谈你对AI本体论的理解，以及它如何应用于RAG或Agent？
- 如何处理数据质量问题，构建质量评估规则引擎？
- 你如何理解金融业务中的数据分析需求？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
职位薪资面议，但基于深圳市场和公司背景，薪资预期中等偏上。
薪资信号面议 (1.5千–3万/月)
成长发展
85较高
职位涉及本体论、RAG等前沿技术，有较好的技能成长和学习机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大数据、本体论、RAG、Agent、知识图谱
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未明确工作模式，推断为现场办公，工作生活平衡可能一般。
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
65中等
金融行业数据分析岗位，对业务决策有支持作用，社会影响力中性。
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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