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Software Engineer (Data Solutions), IS&T Ai & Data Platforms
立即应聘

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
Sql

AI 估算 · 35k–55k

苹果跨国巨头，数据平台核心岗位，需3年以上经验，技术栈前沿，上海地区薪资竞争力强，提供14薪及股票。

职位详情

关于这个职位

这是苹果IS&T AiDP团队的数据解决方案软件工程师岗位，负责构建和优化支撑苹果云分析平台与数据管道的分布式系统，涉及Spark、Kafka、Iceberg、Airflow等开源技术

你将与内部业务团队紧密协作，从概念设计到上线交付高质量的数据平台组件，解决大规模数据基础设施难题
适合具备大数据和云平台开发经验、热爱挑战的工程师

最低要求

年以上大型分布式系统企业级应用开发经验，计算机科学学士学位或同等经验

熟悉BI概念，并在SnowFlake、BigQuery或Cloudera等云数据库上有实施经验
具备构建高质量软件的编程经验，至少精通Python、Scala或Java其中一种编程语言
在云应用的设计和开发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
在分布式数据应用中开发高度优化的SQL、存储过程和语义处理的经验

工作职责

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

核心系统多样化，涉及大数据量以及跨云和本地基础设施的分布式系统
构建将开源软件与苹果内部生态系统集成的解决方案
推动新组件和特性的开发，从概念到发布：设计、构建、测试并按固定节奏交付
与内部客户紧密合作，了解他们的需求和工作流程，提出新特性和生态系统变更，以简化他们使用平台解决方案的体验
这是一个核心软件开发角色，工程师大部分时间用于编写代码和在云上设计/开发应用程序，其余时间用于调优和调试代码库、支持生产应用程序以及支持应用最终用户
需要深入了解创新技术和云数据平台，能够独立学习新技术并为各项计划的成功做出贡献

优先资格

具有Snowflake等企业级云数据仓库平台经验者优先

熟练掌握Spark集群计算框架和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巨大加分项
熟悉Apache Iceberg、数据湖仓架构及实现者优先
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
具备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、Looker等软件
数据洞察和KPI：具有生成和可视化数据洞察、指标和KPI的工作经验，以及使用基本ML模型进行异常检测、预测、GenAI的经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 苹果顶级品牌和平台，简历含金量高
  • 使用前沿开源技术栈（Iceberg、Spark等），保持技术领先
  • 与全球顶尖工程师合作，内部学习资源丰富
  • 大部分时间用于编码和调试，需较强的自主学习和问题解决能力
  • 涉及内部系统的业务支持，需要良好的沟通和跨团队协作能力
  • 适合热爱大数据技术、喜欢解决高难度基础设施问题、能独立工作的工程师

缺点 / 挑战

  • 接触超大规模数据基础设施，技术挑战性强，能快速提升分布式系统设计能力
  • 工作强度可能较高，需要应对大规模系统的复杂性和生产环境的压力

角色解读

  • 在苹果内部可向高级软件工程师、技术专家或架构师方向发展
  • 积累大规模数据平台经验后，可转型为数据平台技术负责人或数据架构师
  • 跨团队协作机会多，可转向更多业务导向的数据产品经理或技术项目经理角色
  • 设计并构建云上的分布式数据系统，支撑数据探索、分析和报表
  • 开发并优化ETL管道，集成Spark、Kafka、Iceberg等开源技术，处理海量数据
  • 与内部业务团队协作，理解需求并推动平台功能的迭代和发布
  • 负责生产系统的调试、性能调优和日常运维支持
  • 扎实的编程能力，至少精通Python、Scala或Java之一
  • 深入了解大数据生态（Spark、Kafka、Hadoop等）和分布式系统设计
  • 熟悉云平台（AWS、Azure、GCP）上的数据服务，有实际开发经验
  • 优秀的SQL优化能力，能够编写高性能查询和数据处理逻辑

申请策略

  • 强调你对数据平台的热情和对苹果产品的认同，同时展示你适应快节奏环境的能力
  • 在面试中主动询问团队的技术栈和当前挑战，表现出真实兴趣
  • 突出你在大规模分布式系统项目中的具体贡献，例如数据管道吞吐量提升、系统架构改造等
  • 列举使用Spark、Kafka、云平台（AWS或GCP）的实践经历，强调成果和量化数据
  • 展示SQL优化和ETL开发的案例，体现对数据处理的深入理解
  • 如果有开源贡献或技术博客，务必写上，能加分
  • 提前学习Snowflake、Iceberg和数据湖仓架构，掌握其核心概念和使用方法
  • 熟悉Kubernetes和容器化技术，了解如何在云上部署和管理数据服务

面试指南

  • 对于系统设计题，先明确需求、数据规模、延迟要求，再给出架构方案，并讨论权衡
  • 对于优化题，强调通过监控定位瓶颈，然后针对性地调整代码、参数或架构
  • 对于行为面试题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
  • 请设计一个大规模数据管道，支持实时和批处理流量
  • 如何优化Spark作业的性能？请举例说明
  • 你如何实现跨云和本地环境的数据一致性？
  • 对SQL优化有什么经验？如何排查慢查询？
  • 为什么想加入苹果的数据平台团队？

职位点评

76
综合评分

苹果数据平台核心岗位，薪资优厚，技术前沿，但工作强度可能较高，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
最适合追求技术深度和职业成长，能够适应高强度工作节奏的工程师。
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92
工作生活45
使命价值70

薪资福利

85较高

苹果作为顶尖科技公司，薪资和福利待遇具有极高竞争力，即使JD未直接说明，但预期薪酬和福利水平远高于市场平均。

薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）

成长发展

92较高

该岗位使用最前沿的大数据技术栈（Iceberg、Spark、Kafka等），涉及高难度分布式系统开发，技术成长空间极大。苹果内部也提供丰富的学习资源和晋升机会。

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

工作生活

45较低

JD未提及任何弹性工作安排，默认仅现场办公。苹果的工作节奏通常较快，可能面临加班和较高强度的工作，但具体取决于团队。

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

苹果具有全球影响力，产品和服务改变人们生活，但该岗位作为内部数据平台支持，直接社会价值不显，行业前景稳定。

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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