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Software Engineer (Data Solutions), IS&T Ai & Data Platforms
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Software Engineer (Data Solutions), 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
Cloud
Etl
Sql

AI 估算 · 35k–55k

苹果资深数据工程师，技术栈稀缺，上海薪资水平高。

职位详情

关于这个职位

该职位隶属于苹果的人工智能与数据平台团队，负责构建和优化支撑云分析平台与数据管道的大规模分布式系统

你将参与设计、开发、测试并交付新组件，使用Spark、Kafka、Snowflake等前沿技术，与内部业务团队紧密合作，确保高效的数据处理和分析能力
适合有扎实后端和数据工程经验，喜欢挑战大规模基础设施问题的资深工程师

最低要求

拥有计算机科学学士学位或同等经验，具备3年以上在大型分布式系统上构建企业级应用的经验

了解BI概念，并具有云端数据库（如SnowFlake、Big Query、Cloudera）的实施经验
具备构建高质量软件的编程经验，至少熟练掌握以下编程语言之一：Python、Scala 或 Java
在设计和开发基于云的应用方面拥有丰富的实践经验，包括大规模计算服务、数据库服务、设计RESTful服务的API、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、存储过程及语义处理的经验

工作职责

在云上构建高质量、可扩展且弹性的分布式系统，支持数据探索、分析、报告和生产模型

构建集成开源软件与苹果内部生态系统的解决方案
从概念到发布推动新组件和功能的开发：设计、构建、测试并按节奏交付
与内部客户紧密合作，了解他们的需求和工作流程，提出新功能和生态系统变更，以简化他们在平台上的使用体验
编写代码、设计和开发云应用，同时进行代码库的调优和调试、支持生产应用和终端用户

优先资格

具有Snowflake等企业级云数据仓库平台经验者优先

熟悉Spark集群计算框架及Kubernetes或类似容器化技术
使用Java、Spark、Kafka开发大数据应用的经验是加分项
熟悉Apache Iceberg、数据湖仓架构及实现是加分项
具有Apache Doris或类似实时高并发分析平台经验
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、Looker等软件
数据洞察与KPI：具有生成和可视化数据洞察、指标和KPI的工作经验，并能在异常检测、预测、GenAI领域使用基础ML模型

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 苹果品牌和平台影响力大，简历含金量高
  • 技术栈新颖（Spark/Kafka/Iceberg等），能积累大规模数据处理经验
  • 团队协作紧密，工作内容丰富，涵盖设计、开发、支持全流程
  • 薪资和福利待遇优厚，稳定性高
  • 需要持续学习新技术，技术深度和广度要求高
  • 内部流程复杂，需要与多方沟通协调
  • 适合有3年以上经验、热爱大数据技术、追求技术卓越和职业稳定性的资深工程师

缺点 / 挑战

  • 工作强度可能较高，需应对大规模系统挑战和快速迭代

角色解读

  • 在苹果内部，可向技术专家或架构师方向发展，深入大数据平台核心
  • 有机会接触前沿技术和复杂业务场景，提升系统设计与架构能力
  • 未来可转向数据平台负责人或技术管理岗位
  • 构建和优化云上的分布式数据系统，支持数据分析、报表和生产模型
  • 集成开源技术与苹果内部系统，开发新组件和功能
  • 与内部业务团队协作，理解需求并改进平台体验
  • 编写代码、调试和优化应用，提供生产支持
  • 精通至少一种编程语言（Python/Scala/Java），具备扎实的编码能力
  • 熟悉大数据技术栈，如Spark、Kafka、Iceberg、Airflow等
  • 了解云数据仓库（如Snowflake/BigQuery）和云平台服务
  • 具备优化SQL和设计分布式应用的能力

申请策略

  • 提前了解苹果的数据平台产品和技术文化
  • 准备能体现你解决复杂问题的项目案例
  • 强调跨团队协作和沟通能力
  • 突出分布式系统和大数据处理项目经验，量化成果
  • 强调在Spark、Kafka、Snowflake等具体技术上的实践
  • 展示云端应用开发和SQL优化能力
  • 如果有数据仓库或数据湖架构经验，务必提到
  • 学习和熟悉Snowflake、Iceberg等新兴数据技术

面试指南

  • 针对系统设计问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述背景、你的角色、具体行动和量化结果
  • 对于技术深度问题，先解释概念，再结合实践案例，最后总结权衡和优化思路
  • 故障排查类问题，展示系统性思维，从监控、日志、数据流逐步排查，并复盘改进
  • 请描述一个你参与设计的大规模分布式数据处理系统，架构是怎样的？
  • 你在Spark和Kafka方面有哪些实际经验？如何处理数据一致性和延迟？
  • 如何优化一份复杂SQL查询来提高性能？
  • 你如何理解数据湖仓架构（Data Lakehouse）？与数据仓库有何区别？
  • 如果一个数据管道在生产环境中出现故障，你如何排查和恢复？

职位点评

73
综合评分

苹果大厂，薪资优厚，前沿大数据技术栈，工作强度未知。

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
适合追求技术成长、薪资稳定且不介意高强度工作的资深工程师。
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85
工作生活50
使命价值65

薪资福利

80较高

苹果公司薪资和福利在行业处于领先水平，职位稳定，但JD未公开具体薪资福利细节。

薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）

成长发展

85较高

职位涉及前沿大数据技术栈，有丰富的学习和成长空间，但JD未明确说明晋升机制。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Scala、Java、Spark、Kafka、Kubernetes、Snowflake、Iceberg、Airflow、SQL
业务类型cost_center

工作生活

50较低

职位要求现场办公，JD未提及弹性工作或远程，工作强度可能较大。

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

65中等

苹果品牌和产品影响力大，但职位是内部数据平台，社会价值间接，创新性较强。

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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