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Software Engineer, IS&T Ai & Data Platforms
Software Engineer, IS&T Ai & Data Platforms
发布于 4 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
Etl
Sql
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
苹果核心数据平台岗，技术栈前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但需适应快节奏与生产环境支持压力。
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
4.3万
比数据工程中位数高
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 510 个在招 · 其中数据工程 15 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位属于苹果IS&T的AI与数据平台团队，主要负责构建高质量、可扩展的分布式系统，以支持苹果的云分析平台和数据管道
你将结合开源技术与苹果内部生态系统，开发数据探索、分析和生产模型，为销售、运营、财务等核心业务提供关键的数据决策支持
最低要求
拥有计算机科学学士学位或同等经验，具备3年以上大型企业级应用构建经验，熟悉大规模分布式系统
了解BI概念，并在云端数据库（如SnowFlake、Big Query或Cloudera）方面具备实施经验
具备构建高质量软件的编程经验，至少熟练掌握Python、Scala或Java中的一种编程语言
拥有设计和开发基于云的应用程序的丰富实践经验，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
具备为分布式数据应用开发高度优化的SQL、存储过程及语义流程的经验
工作职责
在云端构建高质量、可扩展且具备高恢复力的分布式系统，为数据探索、分析、报表和生产模型提供动力
构建将开源软件与苹果内部生态系统集成的解决方案
推动新组件和功能的开发，从概念到发布：设计、构建、测试并按常规节奏交付
与内部客户密切合作，了解其需求和工作流程，提出新功能和生态系统变更建议，以优化他们使用平台解决方案的体验
投入大量时间编写代码，在云端设计和开发应用程序，其余时间用于调优和调试代码库、支持生产应用程序以及支持应用终端用户
优先资格
高度看重在企业级云数据仓库平台（如Snowflake）方面的经验
具备Spark集群计算框架及Kubernetes或类似容器化技术的实践经验
拥有使用Java、Spark、Kafka开发大数据应用的经验者尤佳
具备Apache Iceberg、Data Lakehouse架构及实施方面的实践知识和经验者尤佳
拥有Apache Doris或类似实时高并发分析平台的经验
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
具备AWS、Microsoft Azure、Google Cloud等云平台的技术经验
数据可视化工具：精通数据可视化，有Streamlit、Superset、Tableau、Business Objects和Looker等软件的使用经验
数据洞察与KPI：具备生成和可视化数据洞察、指标及KPI的工作经验
在异常检测、预测、GenAI等领域使用基础机器学习模型的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够接触并处理企业级超大规模数据，技术栈涵盖当前主流的大数据与云原生技术
- 苹果平台提供极高的技术视野和稳定性，且团队涉及生成式AI等前沿创新方向
- 需要处理复杂的跨云和本地基础设施集成问题，对系统的高可用性和性能优化要求极高
- 适合具备扎实后端与大数据开发基础，对分布式系统架构有热情，且希望在顶级科技企业深耕数据平台建设的工程师
缺点 / 挑战
- 作为核心支持团队，可能需要应对生产环境的紧急调试和多业务线的需求压力
角色解读
- 可向资深数据工程师、大数据架构师方向发展，或深入生成式AI与数据平台结合的前沿领域
- 在苹果这样拥有海量数据的企业，能积累顶级的数据基础设施和AI落地经验
- 负责构建和维护支持苹果云分析平台和数据管道的大规模分布式系统
- 结合开源技术（如Spark、Kafka、Iceberg）与苹果内部生态，开发数据集成、ETL及数据仓库解决方案
- 与内部业务团队（销售、财务等）合作，优化数据平台的使用体验并支持生产环境
- 精通Python/Scala/Java至少一种，具备大规模分布式系统和云原生应用开发经验
- 熟练掌握大数据技术栈（Spark、Kafka、Iceberg）及云数据仓库（Snowflake/BigQuery）
- 具备扎实的SQL优化、数据结构与算法基础，以及RESTful API设计能力
申请策略
- 了解苹果IS&T团队的业务背景，准备一些关于如何平衡系统扩展性与易用性的实际案例
- 展现对开源技术的热情及快速学习新技术的能力
- 突出在大规模分布式系统、云数据仓库（如Snowflake）及大数据组件（Spark/Kafka）的实际项目经验
- 强调使用Python/Java/Scala进行高质量代码编写及复杂SQL优化的能力
- 展示与内部客户/业务团队合作、推动产品从概念到落地的经历
- 深入学习Apache Iceberg及Data Lakehouse架构，了解生成式AI在数据分析中的应用（如异常检测、预测）
- 熟悉Kubernetes容器化部署及主流云平台的底层服务
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在“大规模”、“高并发”或“复杂数据流”场景下的架构设计思路
- 强调性能调优的具体指标（如延迟降低、吞吐量提升）以及与业务团队沟通解决实际痛点的过程
- 请描述一个你设计过的大规模分布式数据处理管道，你是如何保证其高可用和可扩展性的？
- 在优化复杂SQL或ETL流程时，你遇到过最大的性能瓶颈是什么？如何解决的？
- 如何将开源大数据组件（如Spark/Kafka）与企业内部生态系统进行高效集成？
- 在云数据仓库（如Snowflake）中，你是如何设计数据模型以支持实时和批量分析需求的？
- 复习分布式系统基础理论、大数据组件（Spark、Kafka、Iceberg）的底层原理及调优策略
- 准备1-2个具有挑战性的生产环境故障排查或系统重构案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
苹果作为顶尖外企，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，整体薪酬回报处于行业较高水平。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及生成式AI、云数据平台等前沿技术，且处于苹果核心数据团队，技术成长空间和视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Scala、Java、Spark、Kafka、Iceberg、Snowflake、Kubernetes、Airflow、Presto
业务类型cost_center
工作生活
70中等
外企通常注重工作生活平衡，但作为核心数据平台团队且涉及生产环境支持，可能存在一定的on-call或紧急调试压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
在苹果这样具有全球影响力的企业工作，其数据平台直接支撑核心业务决策，具有较高的成就感和行业影响力。
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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