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Data Engineer (Customer Analytics), IS&T Ai & Data Platforms
立即应聘

Data Engineer (Customer Analytics), IS&T Ai & Data Platforms

发布于 大约 2 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
Etl
Sql
大数据
数据仓库
阿里云

AI 估算 · 30k–50k

苹果上海资深数据工程师，技术栈前沿，薪资竞争力强，大厂加成，月薪30-50K合理。

职位详情

关于这个职位

作为苹果IS&T AI与数据平台团队的数据工程师，你将负责构建和优化支撑全球业务决策的数据仓库与ETL管道，处理大规模多源数据

你将与中美团队紧密协作，使用Spark、Trino等大数据技术，并探索AI工具提升数据工作流效率
这是一个技术挑战大、影响力广的资深工程师岗位

最低要求

计算机科学或相关领域学士学位，或同等实践经验

年以上数据工程专业经验，构建并运维数据管道和数据仓库
精通SQL（包括查询优化），熟练掌握Python用于数据处理和自动化
具备大数据和分布式系统实践经验，包括Spark和Trino
有构建ETL管道和使用云数据平台（如阿里云或同类）的经验
强大的数据发现和分析能力，能够快速学习新数据、发现洞察并验证数据质量
深入理解数据仓库架构和维度建模原则
英语熟练，能够用英语与美国及全球团队有效沟通和协作

工作职责

设计、构建和管理基于云的数据仓库和数据访问层，支撑苹果各团队

开发高度可扩展且安全的ETL管道，从多种源系统摄取、处理和提供数据
在大型多源数据集上执行数据发现和深度分析，快速学习新数据以发现洞察并验证质量
构建概念验证，运行临时和周期性分析，回答高优先级业务问题
分析和优化现有数据系统和查询，包括Spark和Trino，以提升可靠性、性能和成本效益
使用现代AI工具增强和自动化数据工作流，如编排、调度和监控
与美国和区域团队及业务伙伴紧密协作，用英语展示发现和建议

优先资格

具备应用AI驱动工具和方法提升数据管道效率和可靠性的能力

详细了解OLTP和OLAP系统，并知道何时应用
有关系型和NoSQL数据库系统的实践经验
具备将复杂业务需求转化为可扩展数据解决方案的能力
强大的项目管理和演示能力，能向多个层级利益相关者展示成果

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 团队整合AI与数据，处于行业前沿，学习生成式AI应用的机会多
  • 薪资福利优厚，职业履历含金量高，全球协作提升视野
  • 岗位要求全面，SQL、Python、大数据、云平台缺一不可，技术门槛高
  • 内部流程可能较复杂，需适应跨国协作和英文沟通环境
  • 数据工程涉及业务支撑，可能面临多团队需求和高强度迭代，工作节奏不轻松
  • 适合具备扎实数据工程基础、热爱钻研大数据技术、渴望在国际化大平台施展能力的技术型人才

缺点 / 挑战

  • 苹果品牌和平台资源顶级，接触大规模真实业务数据，技术挑战充足

角色解读

  • 在苹果IS&T体系内，可向数据工程专家或技术负责人方向发展，或转向AI工程和机器学习平台
  • 积累超大规模数据平台经验后，可升任高级工程师、架构师或数据平台经理
  • 与全球团队协作有助于培养跨文化沟通能力，未来可进入技术管理或产品数据领域
  • 设计并构建支撑苹果全球业务决策的数据仓库和数据管道，确保数据高效、可靠地流转
  • 开发大规模ETL流程，整合来自多源系统的数据，并进行数据质量验证和深度分析
  • 优化现有Spark和Trino查询性能，控制成本，并探索AI工具自动化数据工作流
  • 与中美团队及业务方紧密协作，用英语沟通技术方案和分析结论
  • 精通SQL优化和Python数据处理，能够编写高效、可维护的数据处理代码
  • 深入掌握Spark和Trino等大数据框架，具备分布式系统调优经验
  • 熟悉云数据平台（如阿里云）和ETL设计，理解数据仓库建模原则
  • 具备数据分析和业务洞察能力，能快速理解新数据并验证质量

申请策略

  • 苹果重视创新和影响力，申请时可强调个人如何通过数据工程创造业务价值
  • 了解苹果IS&T及AiDP团队的产品方向，准备与AI+数据相关的案例
  • 突出3年以上数据工程经验，重点描述构建和运维数据管道、数据仓库的项目规模和技术栈
  • 详细展示SQL优化、Python自动化、Spark/Trino和云平台（尤其阿里云）的实际应用案例
  • 强调数据发现和分析能力，说明如何通过数据洞察驱动业务决策
  • 体现英文沟通能力，列出与美国或国际团队协作的项目经历
  • 如果对阿里云不熟悉，建议提前学习其核心数据服务（如MaxCompute、DataWorks）
  • 补充AI工具在数据领域的应用知识，如用LLM辅助自动化ETL或查询优化

面试指南

  • 用STAR法则组织项目回答：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化效果
  • 对于技术优化问题，按'诊断-方案-验证'框架，先定位瓶颈，再提出具体措施，最后说明收益
  • 谈AI应用时，展示探索精神和实际成果，避免空谈，聚焦工具和流程改进
  • 请描述一个你设计的数据仓库或ETL管道项目，包括架构、数据量和技术选型
  • 如何优化一个运行缓慢的Spark任务？具体会从哪些方面入手？
  • SQL优化经验举例：如何将查询时间从几小时降到几分钟？
  • 你如何使用AI工具或方法提高数据管道效率？
  • 如何确保数据质量和准确性？请给出实际验证方法

职位点评

72
综合评分

苹果数据工程师，技术前沿薪酬优厚，但WLB不确定，适合拼搏型人才。

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的数据工程师，对工作生活平衡要求不高且能接受现场办公。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70

薪资福利

75中等

苹果薪资竞争力强，但JD未披露具体薪酬和福利，补偿性激励不确定但预期较高。

薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）

成长发展

85较高

岗位涉及大数据、分布式系统和AI前沿技术，提供顶尖平台和跨团队协作，成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Spark、Trino、ETL、数据仓库、阿里云、AI
业务类型cost_center

工作生活

50较低

JD未明确远程或弹性工作制，也未提及WLB，生活方式激励信号不足，上海工作预计以现场为主。

工作模式未明确
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

苹果作为全球科技巨头，产品影响力大，但该职位为内部数据平台，直接社会价值有限，行业前景看好。

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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