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数仓开发架构师
数仓开发架构师
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Clickhouse
Sql优化
数仓架构
数据库运维
数据治理
维度建模
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术挑战高、成长空间大的大型企业数据平台核心岗，具体WLB需进一步确认。
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。
薪资怎么样
33K
与数据工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 390 个在招 · 其中数据工程 4 个
市场机会
选择不多
武汉 · 数据工程 · 9 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为联想武汉地区招聘的数仓开发架构师，负责公司级数据仓库的架构设计、核心模块开发、数据治理以及数据库集群的稳定运维与性能优化
这是一个需要兼顾数据仓库建设与数据库底层运维的高级技术岗位，旨在支撑公司全业务线的数据需求
最低要求
学历背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业
工作经验：3年以上数据仓库开发经验，5年以上数据库运维（DBA）经验
精通 Hadoop 生态（Hive、Spark、Flink 等）或主流 OLAP 引擎（ClickHouse、Doris等）
熟练掌握维度建模方法论，具备大型数据仓库项目实战经验
精通 SQL，能编写复杂查询并进行深度优化
精通至少一种关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）的底层原理、主从复制、高可用方案
熟悉 Linux 系统运维，具备 Shell/Python 脚本开发能力
有数据库集群搭建、分库分表、读写分离等实战经验
具备良好的沟通能力、抗压能力和跨团队协作能力，能独立承担技术难题攻关
工作职责
数仓架构设计：基于公司数仓平台，负责全业务线数据仓库的整体架构设计与演进，包括数据分层（ODS/DWD/DWS/ADS）、数据模型设计、ETL流程规划
数仓开发：主导数据仓库核心模块的开发工作，编写高质量的数据抽取、清洗、转换脚本
数据治理：建立数据质量监控体系，制定数据标准、元数据管理和数据安全策略
性能优化：持续优化数仓查询性能，解决大数据量场景下的计算和存储瓶颈
需求对接：理解业务需求并提供数据支撑方案
协助运维团队负责MySQL/PostgreSQL/Doris等数据库集群的搭建、扩容和高可用架构设计
协助运维团队处理数据库层面的复杂故障和异常，提供技术兜底支持，保障数据库集群的稳定运行
深入分析慢查询、锁竞争、索引优化等问题，持续提升数据库性能
制定数据库安全策略，管理用户权限，防范数据泄露风险
优先资格
有中大型公司数据平台建设或数据治理经验优先
持有相关数据库认证（如 OCP、MySQL DBA 认证等）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈全面且深入，能同时接触数据仓库应用层与数据库底层，技术视野开阔
- 在大型企业负责核心数据平台建设，项目规模大，能积累宝贵的架构设计与治理经验
- 岗位要求高，是高级别技术职位，对个人技术品牌提升有帮助
- 需要同时具备数仓开发与数据库运维两方面的高阶技能，技术复杂度与广度要求高
- 需深入理解业务以设计数据模型，跨团队沟通协调是常态，对综合能力要求高
- 适合拥有8年以上大数据与数据库领域经验，对数据架构设计有热情，不畏惧解决复杂技术难题，并希望在大型企业中负责核心数据平台建设的资深工程师
缺点 / 挑战
- 作为“架构师”需承担技术兜底职责，可能需要处理突发、复杂的线上故障，压力较大
角色解读
- 技术专家路线：深耕数据架构与底层技术，成为公司数据基础设施领域的权威
- 技术管理路线：带领数据团队，负责整个数据平台或数据中台的规划与建设
- 架构师路线：从单点数仓架构扩展到更宏观的数据平台、数据湖仓一体架构设计
- 设计和演进公司级数据仓库的整体架构，包括数据分层和模型设计
- 主导数据仓库核心模块的开发，编写ETL脚本并保障数据质量与安全
- 负责底层数据库集群（如MySQL/PostgreSQL）的稳定运行、性能优化和高可用架构设计
- 精通Hadoop生态（Hive/Spark/Flink）或OLAP引擎（Doris/ClickHouse），有大型数仓实战经验
- 掌握维度建模方法论，具备从零到一的数据平台或治理经验
- 具备深厚的数据库（MySQL/PostgreSQL）内核理解与运维能力，能处理复杂故障与性能瓶颈
申请策略
- 深入了解联想的业务线及其数据应用场景，思考如何用数据驱动其核心业务
- 准备一个从0到1或重大升级的数仓/数据平台架构设计案例，并能清晰阐述设计思路与挑战
- 突出独立负责或主导的大型数仓/数据平台项目经历，特别是架构设计部分
- 详细描述数据治理体系建设成果，如质量监控、元数据管理、安全策略等实际案例
- 强调性能优化成果，例如通过SQL调优、架构改造将查询性能提升的具体数据
- 清晰列出精通的技术栈，特别是Hadoop生态组件和关系型数据库的深度使用经验
- 深入了解并对比分析ClickHouse、Doris等新型OLAP引擎的技术特点与适用场景
- 系统性地复习数据库内核原理，如有条件可考取MySQL OCP等权威认证
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地讲述过往项目经验，突出技术决策和量化成果
- 对于架构类问题，先阐述设计目标（如解耦、可扩展、高性能），再说明具体技术选型和实现手段
- 对于故障处理类问题，强调清晰的排查思路（监控->日志->指标->代码）、根本原因分析以及预防措施
- 请描述你主导设计过的最复杂的数据仓库架构，数据分层是如何规划的？为什么这样设计？
- 当线上数据仓库出现严重查询性能问题时，你的排查和优化思路是怎样的？
- 如何设计一套行之有效的数据质量监控体系？你有哪些实践经验？
- 在数据库运维方面，你遇到过最棘手的生产故障是什么？你是如何解决的？
- 如果业务方提出一个模糊的数据需求，你会如何将其转化为可落地的技术方案？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为大型企业的高级技术岗位，薪酬福利体系应较为完善，但JD未披露具体信息。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位要求掌握前沿大数据技术栈并参与大型数据平台建设，技术深度与广度挑战大，成长空间明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris、维度建模、数据治理
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及任何关于办公模式、加班情况或WLB的信息，作为核心架构岗位可能存在一定的工作强度。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
作为数字化转型的核心岗位，通过构建高效可靠的数据基础设施赋能业务，具有明确的业务价值。
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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