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Delivery Consulant/Senior Consultant(Data) - EAD (AI&D) - GDC -GZ(107253)技术与转型
Delivery Consulant/Senior Consultant(Data) - EAD (AI&D) - GDC -GZ(107253)技术与转型
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
Ai数据处理
Azure/Aws/Gcp
Etl/Elt
Rag
Sql
数据工程
数据建模
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI数据技术栈、四大咨询平台背书、成长空间广阔，但需适应项目交付节奏
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
2.4万
比数据工程中位数低
发布情况
正常在招 · 4 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 520 个在招 · 其中数据工程 10 个
市场机会
选择适中
广州 · 数据工程 · 22 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计、开发与优化可扩展的数据管道（ETL/ELT）及云数据平台解决方案，支撑业务分析与AI模型落地
需结合Python、SQL及主流云平台技术，构建AI数据处理流程，并主导客户需求对接与技术方案落地
最低要求
计算机科学、软件工程、数据科学、人工智能或相关专业本科及以上学历
顾问通常需3年以上相关经验
高级顾问通常需5年以上相关经验（最终定级取决于经验、能力及面试表现）
熟练掌握Python和高级SQL，能编写可维护代码、测试解决方案并排查问题
掌握Scala或Java为加分项
具备至少一个主流云平台（Azure、AWS或GCP）及至少一个现代数据平台或湖仓一体技术的实操数据工程经验
拥有Spark、Kafka、Flink等分布式或流处理技术的实际项目经验
理解软件工程、DevOps/DataOps、CI/CD、版本控制、自动化测试、监控及基础设施即代码实践
具备出色的客户沟通、结构化分析、团队协作与交付导向能力，能在敏捷、多任务环境中工作
普通话流利，能够使用英语进行日常沟通和文档编写
粤语能力为加分项
工作职责
数据管道与集成：使用Python、SQL及Databricks Lakeflow、Airflow、dbt、Fivetran等现代编排工具，设计、开发和优化可扩展的ETL/ELT管道
数据建模：为分析和机器学习设计并维护维度模型、星型/雪花模型及Data Vault模型，平衡存储效率与查询性能，定义数据映射、血缘关系及接口规范
云数据平台：在Azure、AWS或GCP上实施湖仓一体、统一批流处理及企业数据平台解决方案，使用Databricks、Snowflake、BigQuery、Redshift、Azure Data Factory、AWS Glue/Lambda及GCP Dataflow等技术
分布式与实时处理：使用Spark Batch/Structured Streaming、Kafka、Flink等技术处理大规模及实时数据
数据质量与治理：建立数据质量规则、监控与告警、元数据管理及数据血缘，以支持隐私、安全、审计及负责任AI要求
性能与成本优化：识别查询、计算和存储瓶颈，提升平台性能、稳定性、可维护性及成本效益
AI数据工程：构建用于特征工程、模型训练、RAG、智能体及多模态AI用例的数据处理、向量检索与评估管道
客户与团队协作：主导或参与需求与解决方案研讨会，将业务需求转化为技术蓝图，与业务分析师、数据科学家、架构师及交付团队合作，将机器学习模型投产，并与客户清晰沟通
高级顾问期望：独立负责复杂技术模块的方案设计、规划、交付质量与风险管理
开展设计与代码评审，辅导初级团队成员，开发可复用框架、加速器及交付方法
支持估算、提案、客户沟通与跨团队协作，确保技术方案与业务价值对齐
优先资格
具备RAG、智能体（agents）、多模态AI、LLM微调数据准备或向量数据库（如Milvus、Pinecone等）的使用经验
在数据治理、数据安全、隐私保护、可观测性或数据产品开发方面有经验
有咨询行业、快速发展型企业、复杂企业系统或跨区域交付经验
持有主流云平台、Databricks、Snowflake或数据工程相关认证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托德勤全球平台接触头部企业复杂场景，技术栈前沿且体系完善
- 双语言工作环境利于国际化视野拓展
- 完善的培训与晋升通道
- 咨询交付节奏快，需频繁应对多项目并行与客户高压需求
- 技术广度要求高，需持续跟进云原生与AI数据生态更新
- 适合具备扎实数据工程基础、热爱技术落地与商业场景结合、抗压能力强且沟通表达佳的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深数据架构师、技术项目经理或咨询合伙人方向发展
- 积累行业Know-how后，可转向AI数据产品负责人或数字化转型战略专家
- 负责企业级数据管道的设计、开发与优化，支撑业务分析与AI模型落地
- 基于主流云平台搭建湖仓一体架构，处理大规模批流数据
- 作为技术交付核心，对接客户需求并输出技术蓝图
- 精通Python与高级SQL，熟悉至少一家主流云厂商及现代数据栈（如Databricks/Snowflake）
- 掌握Spark/Kafka/Flink等分布式计算框架
- 具备数据建模、治理及DevOps实践知识
- 优秀的双语沟通与咨询交付能力
申请策略
- 提前研究德勤数字化业务方向，准备1-2个完整的技术交付案例
- 面试注重展现结构化思维与商业敏感度
- 突出云数据平台实战项目、ETL/ELT架构设计经验及性能优化成果
- 量化展示数据处理规模、降本增效指标
- 强调跨部门协作与客户交付案例
- 深入掌握至少一个主流云平台的数据服务组件
- 补充向量数据库与RAG链路实战经验
- 强化SQL调优与大数据组件底层原理
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、技术选型依据、实施难点与量化结果
- 针对需求变更，强调敏捷迭代、原型验证与客户共创机制
- 请分享你设计过的最复杂的ETL/ELT架构及其痛点解决过程
- 如何在云上实现数据湖的成本优化与性能平衡？
- 遇到客户需求模糊或频繁变更时，如何推进技术方案落地？
- 复习云厂商数据服务对比与最佳实践
- 梳理过往项目中数据治理与质量管控的具体措施
- 准备英文技术汇报片段
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
德勤提供具有市场竞争力的薪酬与完善福利体系，虽非互联网高薪梯队，但稳定性与综合回报较好。
薪资信号市场水准 (1.8千–3.0万/月)
成长发展
85较高
岗位深度绑定前沿AI与云数据技术，配合四大咨询平台的系统化培训与导师制，技能成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Databricks、Airflow、dbt、Spark、Kafka、Flink、RAG、Vector Database
成长机会coach junior team members、develop reusable frameworks
业务类型profit_center
工作生活
60中等
咨询行业普遍存在项目制出差与交付期高强度工作，JD未明确弹性工时，整体WLB中等偏紧。
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
70中等
聚焦企业数字化转型与AI商业化落地，直接赋能客户业务增长，具备较强的行业影响力与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号transformation journey starts and ends with the customer、deliver around them
创新程度积极采用新技术
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