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Software Engineer Manager, IS&T Ai & Data Platforms
Software Engineer Manager, IS&T Ai & Data Platforms
发布于 大约 5 小时前基层主管/组长
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
技术管理
Bigquery
Etl
Restful Api
Sql
数据可视化
机器学习
生成式Ai
AI 估算 · 50k–80k
职位详情
关于这个职位
作为苹果IS&T AiDP团队的软件工程经理，你将领导工程师团队构建支撑苹果云分析平台和数据管道的高质量、可扩展的分布式系统
你将负责从概念到发布的技术方案设计、代码开发与团队指导，与内部客户紧密合作，推动生成式AI在苹果内部的高效应用
该职位要求深厚的技术背景和领导经验，适合热爱挑战、追求卓越的技术管理者
最低要求
年以上大型分布式系统企业级应用开发经验，拥有计算机科学学士学位或同等经验
了解BI概念，并有在云上使用SnowFlake、Big Query或Cloudera等数据库的实施经验
具备构建高质量软件的编程经验，精通Python、Scala或Java中至少一种编程语言
在设计和开发基于云的应用程序方面有丰富的实践经验，包括大规模计算服务、数据库服务、RESTful服务API设计、ETL、队列和通知服务
有开发高度优化的SQL、过程和分布式数据应用语义处理的经验
有领导软件工程师、提供技术指导和代码审查的经验
工作职责
在云上构建高质量、可扩展和弹性的分布式系统，支持数据探索、分析、报告和生产模型
构建将开源软件与苹果内部生态系统集成的解决方案
推动新组件和功能从概念到发布：设计、构建、测试和定期发布
与内部客户密切合作，了解他们的需求和工作流程，并提出新功能和生态系统变更，以简化他们使用我们平台解决方案的体验
大部分时间用于编写代码和在云上设计/开发应用程序，其余时间用于领导工程师并提供技术指导，调试代码库，支持生产应用程序和最终用户
优先资格
有Snowflake等企业级云数据仓库平台经验者优先
熟悉Spark集群计算框架和Kubernetes或类似容器化技术
有使用Java、Spark、Kafka开发大数据应用的经验者优先
了解面向对象设计、数据结构、算法设计和问题解决的基础知识
有AWS、Microsoft Azure、Google Cloud等云平台技术经验
数据可视化工具：熟练使用Streamlit、Superset、Tableau、Business Objects和Looker等软件进行数据可视化
数据洞察和KPI：有生成和可视化数据洞察、指标和KPI的工作经验
在异常检测、预测、GenAI领域使用基本ML模型
有人员发展和/或指导技术工程师的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 苹果品牌影响力大，平台资源丰富，能够接触前沿技术和海量数据
- 职位兼具技术深度和管理职责，有利于综合能力提升
- 薪资和福利待遇优厚，职业发展路径清晰
- 团队处于AI和数据平台的核心位置，业务前景广阔
- 工作强度大，需要同时处理技术和管理事务，对个人精力要求高
- 技术栈复杂，需要持续学习，保持技术敏感度
- 苹果内部流程严谨，需要适应其独特的企业文化
缺点 / 挑战
- 适合有深厚技术背景，同时具备领导力，喜欢在快节奏环境中挑战自我，并愿意在技术和管理双线发展的资深工程师
角色解读
- 在苹果内部，可以晋升为更高级别的工程总监，负责更大范围的平台和团队
- 可以转向更深入的技术专家路线，成为首席工程师或架构师
- 积累的云数据平台和管理经验，在外部市场也具有很高的价值，可跳槽至其他科技巨头或独角兽公司担任高级管理职位
- 领导工程师团队，负责设计、开发和维护支撑苹果云分析平台和数据管道的大规模分布式系统
- 与内部业务团队紧密合作，理解需求，推动新功能和系统改进，确保解决方案满足业务需求
- 大部分时间参与编码和架构设计，同时负责技术指导、代码审查和团队管理
- 探索并集成新技术，如生成式AI，以提升平台能力和效率
- 精通Python、Scala或Java等编程语言，具备扎实的软件开发功底
- 深入了解分布式系统、云计算平台（如AWS、Azure、GCP）以及大数据技术栈（Spark、Kafka、Kubernetes等）
- 具备丰富的数据库知识，熟悉Snowflake、BigQuery等云数据仓库，以及SQL优化和ETL流程
- 优秀的领导力，能够指导工程师，进行代码审查，并推动技术决策
申请策略
- 了解苹果IS&T部门的业务和AiDP团队的定位，在面试中展现对苹果内部数据平台的理解
- 强调对解决复杂问题的热情和独立学习能力，符合苹果的文化
- 突出大规模分布式系统设计和开发经验，特别是云平台上的项目
- 强调领导团队、技术指导和代码审查的具体案例和成果
- 详细描述使用Spark、Kafka、Snowflake等技术的项目经历，量化数据规模和性能提升
- 展示对生成式AI等新技术的理解和应用
- 如果对云数据仓库（如Snowflake）不熟悉，可以提前学习相关概念和最佳实践
- 复习Kubernetes和容器化技术，确保能够应对相关面试问题
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答行为问题
- 对于技术设计问题，先明确需求，再提出方案，并比较不同方案的优缺点
- 对于管理问题，强调沟通、授权和团队发展
- 请描述一次你领导团队解决技术难题的经历
- 如何设计一个可扩展的数据管道？请举例说明
- 你如何评估和选择云数据仓库技术？
- 谈谈你对生成式AI在数据平台中应用的理解
- 如何平衡技术债务和业务需求？
职位点评
75
综合评分
苹果高级技术管理岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大，WLB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。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展，能够接受高强度工作，并看重薪酬回报的求职者。
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40
使命价值70
薪资福利
85较高
苹果提供极具竞争力的薪资和福利，作为高级管理岗位，薪酬水平在市场上处于领先地位。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
90较高
该职位处于技术前沿，涉及生成式AI、大数据和云平台，提供丰富的学习和发展机会，同时有明确的团队管理职责，有利于领导力提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Scala、Java、Spark、Kafka、Kubernetes、Snowflake、BigQuery、AWS、Azure、GCP、GenAI
成长机会people development、mentoring
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程选项，且苹果的工作强度通常较高，可能影响工作生活平衡。
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
70中等
苹果作为全球科技领导者，其产品和服务对人们生活有广泛影响，但该岗位主要支持内部业务，社会影响力相对中性。
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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