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大数据开发工程师（数仓/湖仓工程）-27届
大数据开发工程师（数仓/湖仓工程）-27届
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Llm应用
Olap
分布式系统
大数据开发
数据仓库
数据治理
湖仓一体
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术前沿、成长空间大、平台稳定，WLB未明确
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.8万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 250 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大数据平台与数仓/湖仓架构的设计开发，基于Spark/Flink等引擎完成ETL调度与大规模数据倾斜优化
同时探索AI辅助SQL生成等前沿能力，搭建数据治理与开发工具，为业务提供高性能、稳定的数据基础设施支持
最低要求
届硕士，计算机、软件工程、数据科学、数学等相关专业
扎实计算机基础，熟悉分布式系统原理
熟练 Java/Scala/Python/C++ 至少一门
熟悉 Hadoop/Spark/Flink/ClickHouse/Doris/StarRocks 等大数据组件，有数仓、大数据平台工程项目经验
良好工程能力，能够独立完成模块设计、编码、问题排查，具备大规模系统调优经验
工作职责
负责大数据平台、数仓、实时计算、元数据、数据质量 / 数据血缘等模块的设计、开发、性能调优与稳定性保障
基于 Spark/Flink/OLAP 引擎，完成 ETL 调度、数据分层建模、任务调度、集群负载优化，解决大规模场景下数据倾斜、任务稳定性、查询延迟等问题
建设数据开发工具、数据治理平台，探索 LLM 辅助 SQL 生成、智能数据异常检测等 AI 赋能数据工程的能力
参与平台架构迭代，支撑湖仓一体、统一数据平台落地，沉淀可复用的数据平台组件
优先资格
开源项目贡献、大数据竞赛、BI 平台 / 指标平台开发经验
熟悉数据建模、数据治理、元数据管理
有 A/B 实验平台、特征平台开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦湖仓一体与AI赋能数据工程等前沿方向，技术栈现代且具备创新空间
- 依托超大型企业的业务场景，可积累海量真实数据处理的工程经验
- 完善的内部培养体系，利于应届生快速建立平台工程方法论
- 适合计算机相关专业硕士，对大数据底层原理与平台工程有浓厚兴趣，追求技术深度与业务价值结合的求职者
缺点 / 挑战
- 需应对大规模数据倾斜与复杂任务调度等底层性能调优挑战，对系统原理掌握要求较高
- 传统ERP厂商数字化转型期可能面临历史系统兼容与新旧架构并行的工程压力
角色解读
- 向高级大数据开发工程师/数据架构师方向发展，主导核心数据平台架构演进
- 逐步承担数据治理专家或AI数据工程负责人角色，推动企业级数据资产化与智能化转型
- 负责大数据平台及数仓/湖仓架构的模块设计与开发，保障系统高可用与高性能
- 基于Spark/Flink等引擎优化ETL流程与集群负载，解决数据倾斜与查询延迟等工程难题
- 探索AI大模型在SQL生成与数据异常检测中的应用，推动数据治理与开发工具链建设
- 扎实的计算机基础与分布式系统原理，熟练掌握Java/Scala/Python/C++至少一门语言
- 深入理解Hadoop/Spark/Flink/ClickHouse等大数据生态组件，具备数仓建模与平台工程实战经验
- 良好的代码规范与系统调优能力，能独立排查大规模数据任务瓶颈
申请策略
- 关注用友BIP产品线的发展动态，准备1-2个与数据平台或数仓相关的深度项目复盘
- 面试前梳理分布式存储与计算框架的核心设计思想，强化底层原理问答准备
- 突出数仓/大数据平台项目的完整链路经验，重点描述性能调优（如数据倾斜处理、查询加速）的具体方案与量化结果
- 强调分布式系统基础与至少一门主流编程语言的深度掌握，附GitHub开源贡献或竞赛奖项更佳
- 补充Spark/Flink内核机制与资源调度原理的学习，掌握主流OLAP引擎（如Doris/StarRocks）的查询优化技巧
- 提前了解LLM在代码生成与数据质检中的落地案例，尝试编写相关PoC
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验，突出数据指标对比与技术决策逻辑
- 针对架构类问题，先阐述核心原理，再结合业务场景分析优劣，最后给出落地建议与权衡考量
- 请详细描述一次你解决大规模数据倾斜问题的完整过程及优化效果
- Spark和Flink在流批一体场景下的架构差异是什么？如何选型？
- 湖仓一体架构相比传统数仓有哪些优势？在实际落地中会遇到什么挑战？
- 如何利用LLM辅助SQL生成？需要考虑哪些准确性与安全性问题？
- 系统复习分布式计算框架（Spark/Flink）的源码级核心机制与容错策略
- 准备一个完整的数仓分层建模案例，清晰说明各层职责、数据流转与质量保障措施
职位点评
薪资福利72
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
72中等
岗位未明确披露具体薪资，但作为头部企业校招岗，通常提供符合市场标准的薪酬与完善福利，经济保障较为可靠。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦湖仓一体与AI赋能数据工程，技术栈前沿且业务场景丰富，为应届生提供扎实的平台工程成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Flink、OLAP、湖仓一体、LLM、数据治理
业务类型cost_center
工作生活
65中等
JD未明确提及弹性办公或WLB政策，常规技术岗节奏下可能存在一定工作压力，整体工作环境相对稳定。
工作模式未明确
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
致力于构建企业级数据基础设施，推动数据资产化与智能化，对提升企业数字化运营效率具有积极意义。
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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