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Software Engineer (Data Solutions), IS&T Ai & Data Platforms
Software Engineer (Data Solutions), IS&T Ai & Data Platforms
发布于 大约 5 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
数据工程
分布式系统
数据管道
AI 估算 · 40k–60k
职位详情
关于这个职位
作为苹果IS&T AiDP团队的数据解决方案软件工程师，你将负责构建和优化支撑苹果云分析平台和数据管道的大规模分布式系统
工作涉及数据仓库、实时与批量分析、数据湖仓架构，并深度使用Spark、Kafka、Iceberg等开源技术
你将与内部客户紧密合作，从概念到发布推动新功能开发，是硬核的软件工程角色
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
具备BI概念和云数据库（如Snowflake、BigQuery或Cloudera）实施经验
具备构建高质量软件的编程经验，精通Python、Scala或Java中至少一种
具备云应用设计与开发经验，包括大规模计算服务、数据库服务、RESTful API设计、ETL、队列和通知服务
具备开发高度优化的SQL、存储过程和分布式数据应用语义处理的经验
工作职责
在云上构建高质量、可扩展、有弹性的分布式系统，支持数据探索、分析、报告和生产模型
构建将开源软件与 Apple 内部生态系统集成的解决方案
推动新组件和功能从概念到发布：设计、构建、测试并定期交付
与内部客户紧密合作，了解其需求和流程，提出新功能和生态系统改进建议，以简化他们使用平台解决方案的体验
优先资格
具备企业级云数据仓库平台（如Snowflake）经验者优先
具备Spark集群计算框架和Kubernetes或类似容器化技术的实操经验
具备使用Java、Spark、Kafka开发大数据应用的经验是加分项
具备Apache Iceberg、数据湖仓架构和实施经验是加分项
具备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
具备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和Looker等软件
数据洞察和KPI：具备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（如异常检测、预测、GenAI）的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队负责核心数据平台，涉及大数据、AI等前沿技术，发展前景好
- 薪资和福利优厚，工作环境国际化
- 对技术深度要求高，需要持续学习新技术
- 可能涉及跨时区协作，沟通成本高
缺点 / 挑战
- 苹果作为全球科技巨头，平台大，技术挑战高，能快速提升技术能力
- 工作强度大，需要处理复杂分布式系统问题，压力较大
- 适合有扎实分布式系统和大数据经验、热爱技术挑战、愿意在快节奏环境中工作的资深工程师
角色解读
- 在苹果内部，可向技术专家或架构师方向发展，深入数据平台核心
- 有机会接触前沿的生成式AI和数据湖仓技术，提升技术影响力
- 可转向管理岗位，领导数据工程团队
- 设计、开发和维护支撑苹果云分析平台和数据管道的大规模分布式系统
- 集成开源技术（如Spark、Kafka）与苹果内部生态，推动新功能从概念到上线
- 与内部业务团队合作，理解需求并优化数据平台的使用体验
- 参与生产系统的调试、性能调优和用户支持
- 精通Python、Scala或Java，具备扎实的编程能力
- 熟悉分布式系统、云平台（如AWS、Azure）和数据库技术（如Snowflake、BigQuery）
- 掌握Spark、Kafka、Kubernetes等大数据和容器化技术
- 具备优秀的SQL优化能力和数据建模经验
申请策略
- 了解苹果IS&T部门的工作重点，特别是AI和数据平台方向
- 准备展示你如何解决复杂技术问题的案例
- 突出在大型分布式系统上的项目经验，特别是数据管道、数据仓库或分析平台
- 强调使用Spark、Kafka、Kubernetes等技术的实际应用案例
- 展示云平台（如AWS、Azure）上的设计和部署经验
- 如有数据可视化或ML经验，可重点提及
- 深入学习Snowflake或类似云数据仓库的架构和优化
- 熟悉Apache Iceberg和Data Lakehouse架构
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答行为问题
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目实例说明
- 强调结果和影响，使用量化指标
- 描述你设计过的一个大规模分布式数据系统，如何保证可扩展性和可靠性？
- 你如何优化Spark作业的性能？
- 谈谈你使用Snowflake或类似数据仓库的经验，如何设计数据模型？
- 如何处理数据管道中的故障和延迟问题？
- 你如何与业务团队合作，理解并满足他们的数据需求？
职位点评
77
综合评分
苹果核心数据平台，技术前沿，薪资优厚，但工作强度可能较大。
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
适合追求技术成长和挑战、对薪资福利有较高期望、能接受一定工作强度的求职者。
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
苹果作为顶级科技公司，薪资和福利具有竞争力，但JD未明确薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿技术（生成式AI、数据湖仓），成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Kafka、Iceberg、Kubernetes、Snowflake、GenAI
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及远程或弹性工作，可能为现场办公，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
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
苹果的产品和服务对全球用户有影响，但该职位主要支持内部业务，社会影响力中等。
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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