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Software Engineer (Data Solutions), IS&T Ai & Data Platforms
Software Engineer (Data Solutions), IS&T Ai & Data Platforms
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Sql
AI 估算 · 30k–50k
苹果上海软件工程师岗位，技术要求高，市场竞争力强，薪资高于国内平均水平。
职位详情
关于这个职位
该职位属于苹果人工智能与数据平台团队，负责构建高可扩展、高弹性的分布式数据系统和云分析平台
你将使用Kafka、Spark、Iceberg等前沿技术，开发支持实时和批处理的数据管道，为销售、运营、财务等业务部门提供决策支持
这是一个硬核软件工程岗位，大部分时间用于编码和架构设计
最低要求
年及以上构建企业级分布式系统经验，计算机科学学士学位或同等经验
了解BI概念，具备云数据库（如SnowFlake、BigQuery、Cloudera）实施经验
熟练掌握Python、Scala或Java至少一种编程语言，构建高质量软件
在云端应用设计中具备扎实经验，包括大规模计算服务、数据库服务、RESTful API、ETL、队列和通知服务
开发高度优化的SQL、存储过程及语义模型，用于分布式数据应用
工作职责
在云上构建高质量、可扩展、有弹性的分布式系统，支持数据探索、分析、报表和生产模型
将开源软件与苹果内部生态系统集成
驱动新组件和功能从概念到发布的开发：设计、构建、测试、定期交付
与内部客户紧密合作，理解需求和工作流程，提出新功能和生态改进以优化平台使用体验
大部分时间用于编写代码和在云端设计/开发应用，其余时间用于调优和调试代码库、支持生产应用和最终用户
优先资格
拥有企业级云数据仓库平台（如Snowflake）经验
掌握Spark集群计算框架和Kubernetes或类似容器化技术
使用Java、Spark、Kafka开发大数据应用经验
熟悉Apache Iceberg、数据湖仓架构和实现
了解Apache Doris或类似实时高并发分析平台
理解面向对象设计、数据结构、算法设计和问题解决基础
云平台经验（AWS、Azure、Google Cloud）
数据可视化工具：Streamlit、Superset、Tableau、Business Objects、Looker
数据洞察与KPI：生成和可视化数据洞察、指标和KPI，在异常检测、预测、GenAI中使用基本ML模型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 苹果顶级平台，技术栈前沿，接触大规模分布式系统和云原生技术
- 薪资福利优厚，股票期权等长期激励，职业成长空间大
- 工作环境强调创新和影响力，个人贡献能直接影响核心业务
- 作为守门人角色，可能需要在紧急问题处理上投入额外时间
缺点 / 挑战
- 技术难度高，需要同时掌握多种大数据和云技能，持续学习压力大
- 团队节奏快，对交付质量和代码要求严格，工作强度较高
- 适合有3年以上大数据或后端开发经验、热爱分布式系统挑战、并且希望在顶级科技公司深耕技术的人才
角色解读
- 从技术骨干发展为系统架构师，负责整体数据平台设计
- 可转向技术管理岗位，带领团队构建下一代数据基础设施
- 在苹果内部跨团队流动，接触更多AI/Machine Learning领域项目
- 构建高可扩展的分布式数据系统，使用Spark、Kafka、Iceberg等处理大规模数据
- 开发云上的数据管道和服务，包括ETL、RESTful API、实时和批处理分析
- 与内部业务团队协作，理解需求并优化平台功能，支持数据探索和决策
- 精通Python、Scala或Java，具备扎实的编程能力
- 深入理解分布式系统设计，有Spark、Kafka、Kubernetes等实际经验
- 熟悉云数据平台（如Snowflake、BigQuery）和SQL调优
- 掌握数据湖仓架构（如Iceberg）和BI/可视化工具
申请策略
- 在简历中体现对苹果产品和价值观的理解，强调激情与创新
- 准备好展示你如何解决复杂分布式系统问题的具体案例，包括设计决策和权衡
- 突出大数据和云项目经验，尤其是使用Spark、Kafka、Kubernetes的实际成果
- 强调SQL优化和性能调优案例，以及数据仓库或数据湖架构的实施经验
- 列出编程语言（Python/Java/Scala）的熟练程度和代码质量意识
- 如果有苹果相关产品或数据平台经验，务必强调
- 深入掌握Spark和Kafka的底层原理，并练习在分布式环境下的调试
- 学习Snowflake或类似云数据仓库，了解其架构和最佳实践
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出个人贡献和量化成果
- 技术深度：不只说用了什么，要解释为什么选这个方案，优缺点权衡
- 结合苹果场景：将你的经验与苹果的规模、对质量的追求联系起来
- 请描述你设计过的一个大规模分布式数据管道，包含哪些技术组件？
- 如何处理Spark作业中的数据倾斜问题？
- 如何优化一个慢查询SQL？请举例说明
- Kafka在保证数据可靠性和顺序性方面有哪些机制？
- 你为什么想加入苹果？你对我们团队了解多少？
职位点评
77
综合评分
顶级平台、前沿技术栈、高薪资高竞争，但工作强度大、灵活性低。
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
适合追求技术深度和职业发展，愿意接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
苹果的薪资和福利在行业中处于领先水平，股票激励和13薪提供高稳定性，薪资信号为市场水准但实际竞争力强。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
团队使用前沿技术栈（Spark、Kafka、Iceberg、Kubernetes），技术成长空间极大，但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Kafka、Iceberg、Kubernetes、Snowflake、Airflow、Presto、Python、Scala、Java
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位为仅现场办公，未提及弹性工作或远程，苹果的工作强度较高，WLB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
苹果作为消费电子巨头，其数据平台支撑核心业务，影响力大，但JD未强调社会使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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