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Data Engineer - UCA
立即应聘

Data Engineer - UCA

发布于 大约 9 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
软件工程
Ai Tools
Etl
Sql

AI 估算 · 35k–55k

苹果上海高级数据工程师岗位，技术要求高，薪资对标一线互联网大厂，市场竞争力强，月薪45K左右合理。

职位详情

关于这个职位

作为苹果AI与数据平台团队的高级数据工程师，你将负责设计和管理云端数据仓库及ETL管道，支撑公司各业务的数据决策

你将与全球团队紧密合作，运用Spark、Trino等大数据技术，结合AI工具优化数据工作流，解决高优先级的业务问题
这是一个技术要求高、影响力大的岗位，适合热爱数据工程并希望在大平台成长的人才

最低要求

Bachelor's degree in Computer Science, related field, or equivalent practical experience

+ years of professional experience in data engineering, building and operating data pipelines and data warehouses
Expert proficiency in SQL, including query optimization, and strong Python for data processing and automation
Hands-on experience with big data and distributed systems, including Spark and Trino
Experience building ETL pipelines and working with cloud data platforms such as Ali Cloud (or equivalent)
Strong data discovery and analysis skills, with a proven ability to learn new data quickly, uncover insights, and validate data quality
Deep understanding of data warehouse architecture and dimensional modeling principles
Strong English proficiency, able to communicate and collaborate effectively with US and global teams in English

工作职责

Design, build, and manage cloud-based data warehouses and data access layers that support teams across Apple.

Develop highly scalable and secure ETL pipelines to ingest, process, and serve data from a multitude of source systems.
Perform data discovery and in-depth analysis across large, multi-source datasets, quickly learning new data to uncover insights and validate quality.
Build proofs of concept and run ad-hoc and recurring analyses to answer high-priority business questions.
Analyze and optimize existing data systems and queries, including Spark and Trino, for reliability, performance, and cost at scale.
Use modern AI tools to enhance and automate data workflows such as orchestration, scheduling, and monitoring.
Collaborate closely with US-based and regional teams and business partners, presenting findings and recommendations in English.

优先资格

Demonstrated ability to apply AI-powered tools and methods to improve data pipeline efficiency and reliability

Detailed understanding of OLTP and OLAP systems and when to apply each
Hands-on experience with both relational and NoSQL database systems
Proven ability to translate complex business requirements into scalable, data-driven solutions
Strong project management and presentation skills, with the ability to deliver findings to multiple levels of stakeholders

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 苹果品牌影响力，职业履历含金量高，薪资和福利优厚
  • 接触前沿AI技术和大数据工具（Spark、Trino），技术积累扎实
  • 工作内容涉及全球协作，锻炼跨文化沟通能力，视野开阔
  • 工作强度较大，需要快速学习新数据源并产出高质量分析结果
  • 与不同时区团队协作，可能需要灵活安排工作时间
  • 对SQL和Python熟练度要求极高，且需持续跟进技术更新
  • 适合有3-5年数据工程经验、热爱大数据技术、英语流利、能在快节奏环境中独立解决问题的求职者

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 技术深度上，可成长为数据架构师或大数据平台专家，主导大规模数据系统设计
  • 业务广度上，可转向数据产品经理或AI应用专家，将数据能力与业务结合
  • 管理方向上，可晋升为数据团队主管或经理，领导数据工程师团队
  • 设计和构建云端数据仓库与ETL管道，确保数据高效、安全地流入分析系统
  • 对海量多源数据进行探索性分析和质量验证，为业务决策提供数据洞察
  • 使用Spark、Trino等大数据技术优化现有系统，提升性能和可靠性
  • 引入AI工具自动化数据工作流，如任务编排和监控，提高团队效率
  • 精通SQL（含查询优化）和Python用于数据处理和自动化
  • 扎实的分布式系统经验，熟练使用Spark和Trino进行大数据处理
  • 深入理解数据仓库架构和维度建模，具备ETL管道构建经验
  • 良好的英语沟通能力，能与全球团队协作

申请策略

  • 了解苹果的数据隐私和安全性要求，在面试中展现相关认知
  • 准备一个完整的数据工程案例，从需求到实施，体现端到端能力
  • 突出数据仓库和ETL项目经验，特别是使用Spark、Trino等工具的实际案例
  • 量化成果，如优化查询将性能提升X%或减少成本Y%，体现影响力
  • 强调跨团队或全球协作经验，展示英语沟通能力
  • 如有使用AI工具改进数据管道的经历，务必突出
  • 深化对Trino和Spark的调优能力，可阅读源码或参加相关培训
  • 学习云端数据平台（如阿里云）的高级组件，提升架构设计能力

面试指南

  • STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化描述项目经验
  • 对比法：先给出常见方案，再说明你的优化改进，体现深度
  • 请描述你设计一个数据仓库的架构，并解释为什么选择星型或雪花模型
  • 如何优化一个慢SQL？请举例说明
  • Spark中的shuffle是如何发生的？如何优化？
  • 描述你使用AI工具提高数据管道效率的具体例子
  • 如何向非技术利益相关者解释复杂的数据分析结果？
  • 复习Spark和Trino的核心概念及优化技巧，准备案例

职位点评

79
综合评分

苹果上海高薪数据工程岗，技术前沿、全球协作，但现场办公且工作强度未明确说明。

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
适合追求高薪资和职业发展，能接受现场办公和较高工作强度的求职者。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利90
成长发展85
工作生活60
使命价值70

薪资福利

90较高

苹果的薪资水平在业内处于领先地位，加上全球知名品牌和完整福利体系，补偿性动机满足度高。

薪资信号市场水准 (35K-55K/月)

成长发展

85较高

岗位涉及前沿AI工具和大数据技术，与全球团队合作，发展空间大，但JD未明确提及晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Spark、Trino、Ali Cloud、AI、ETL、Data Warehouse
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

仅现场办公，未说明灵活工时，但苹果上海办公室位于市区，通勤可能便利，工作强度可能较高。

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

苹果产品影响力大，但岗位偏向内部数据支撑，社会价值中性；行业属于科技巨头，稳定增长。

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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