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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 5 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Bigquery
Etl
Sql
AI 估算 · 35k–55k
职位详情
关于这个职位
作为苹果IS&T AiDP团队的软件工程师，你将负责构建支撑苹果云分析平台和数据管道的高质量、可扩展、有韧性的分布式系统
你将深度参与大数据技术栈（如Spark、Kafka、Iceberg）的集成与开发，与内部客户紧密合作，推动从概念到发布的完整开发流程
这是一个硬核软件工程岗位，需要扎实的编码能力和对云数据平台的深入理解
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、BigQuery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
在云应用的设计和开发方面有扎实的实践经验，包括大规模计算服务、数据库服务、RESTful API设计、ETL、队列和通知服务
具备为分布式数据应用开发高度优化的SQL、存储过程和语义处理的经验
工作职责
构建集成开源软件与苹果内部生态系统的解决方案
推动新组件和功能从概念到发布的开发：设计、构建、测试并定期交付
与内部客户紧密合作，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建议，以简化他们使用我们平台解决方案的体验
编写代码，设计/开发云应用，调试代码库，支持生产应用和最终用户
优先资格
具有企业级云数据仓库平台（如Snowflake）的经验者优先
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
有Apache Iceberg、Data Lakehouse架构和实现经验者优先
有Apache Doris或类似实时高并发分析平台经验者优先
理解面向对象设计、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，能使用基本ML模型进行异常检测、预测和GenAI
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队技术栈前沿，包括Spark、Kafka、Iceberg等，有利于技术积累
- 与内部业务部门合作，能深入了解苹果业务运作
- 需要持续学习新技术，保持技术敏锐度
- 作为跨国企业，可能涉及跨时区协作
缺点 / 挑战
- 苹果品牌影响力大，平台稳定，技术挑战高，能接触大规模数据系统
- 工作强度可能较大，需要应对复杂的分布式系统挑战
- 适合有5年以上大数据开发经验，热爱技术，喜欢挑战，能适应快节奏环境，并希望在大平台发展的工程师
角色解读
- 在苹果内部，可以从软件工程师晋升为高级工程师、技术主管，甚至架构师
- 可以深入数据平台领域，成为数据工程或大数据架构的专家
- 有机会接触生成式AI等前沿技术，向AI工程或数据科学方向发展
- 设计和开发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
- 集成开源技术（如Spark、Kafka、Iceberg）与苹果内部生态系统，构建数据解决方案
- 与内部业务团队合作，理解需求，推动新功能从概念到发布
- 编写代码、调试和优化现有代码库，支持生产环境
- 精通Python、Scala或Java，具备扎实的编程能力
- 深入理解云数据平台（如Snowflake、BigQuery）和分布式系统架构
- 熟悉大数据处理框架（Spark、Kafka）和容器化技术（Kubernetes）
- 具备优化SQL和ETL流程的经验，能够处理大规模数据
申请策略
- 了解苹果的IS&T部门及其在AI和数据平台方面的战略
- 准备展示你解决复杂数据问题的项目案例
- 突出在大型分布式系统上的实际项目经验，特别是使用Spark、Kafka等技术的案例
- 强调云平台（AWS、Azure、GCP）的使用经验，尤其是数据服务
- 展示优化SQL和ETL流程的成果，以及数据可视化能力
- 如有AI或机器学习项目经验，务必提及
- 熟悉Snowflake等云数据仓库的架构和优化技巧
- 学习Apache Iceberg和Data Lakehouse概念
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
- 对于技术问题，先阐述思路，再深入细节，展示逻辑性
- 强调结果和影响，用数据量化成果
- 描述你设计过的分布式数据系统，如何保证可扩展性和可靠性？
- 如何优化Spark作业的性能？
- 谈谈你在云平台上使用数据仓库（如Snowflake）的经验
- 如何设计一个ETL管道来处理实时和批量数据？
- 你如何与内部客户协作，理解他们的需求？
职位点评
75
综合评分
苹果数据平台团队，技术前沿，薪资高，但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
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意接受高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位薪资水平较高，苹果公司提供具有竞争力的薪酬和福利，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及前沿技术栈，如Spark、Kafka、Iceberg，以及云平台，技术成长空间大，且苹果提供良好的职业发展路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Kafka、Iceberg、Kubernetes、Snowflake、BigQuery、GenAI
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及远程或弹性工作，且苹果通常要求现场办公，工作强度可能较大，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
苹果作为科技巨头，行业前景好，但该职位主要支持内部业务，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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