长鑫存储
数据工程师-Data Engineer(J20467)
数据工程师-Data Engineer(J20467)
发布于 大约 14 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
Datax
Etl
Numpy
Sql
Starrocks
数据建模
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
半导体行业数据工程师，平台大、有意义，技术主流，但工作地点偏产业园、WLB未明确。
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
35K
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 1530 个在招 · 其中数据工程 4 个
市场机会
选择不多
合肥 · 数据工程 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
作为长鑫存储的数据工程师，你将主导数据模型设计、数据库开发与ETL流程建设，使用SQL和Python处理半导体业务数据
岗位需要5年以上数据开发经验，熟悉Oracle、StarRocks等数据库及常用数据处理工具，工作地点在合肥，平台稳定，行业前景广阔
最低要求
教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机、数学、统计分析等相关专业
专业技能与资格：能使用Oracle、StarRocks等数据库完成存储过程与触发器等开发，能进行数据库查询性能优化
能使用Python进行数据处理，熟悉Pandas、NumPy等常用数据处理库
能使用ETL工具（如DataX）和数据建模工具完成数据开发任务
能使用Linux系统，具备命令使用和脚本编写能力
能部署使用调度工具（如PowerJob、DolphinScheduler等）
行业与专业经验：5年以上数据开发经验，有半导体行业相关经历者优先
项目/任务成果：能主导完成数据模型设计与ETL流程开发，并有故障排查与问题解决经验
其他要求：具备良好的文档编写能力，工作积极主动，责任心强，抗压能力强，有较强的学习能力，具备良好的团队合作精神、沟通协调能力和工作推进能力
工作职责
数据模型设计与优化：主导数据模型的设计与优化工作，确保数据结构的合理性与高效性
数据库开发与性能优化：编写高质量的SQL脚本，主导数据库表结构设计及优化，完成数据库查询性能调优
数据处理与分析：使用Python等高级语言完成数据处理与分析任务
ETL开发与运维：设计并执行ETL流程，完成数据抽取、转换与加载，确保数据的准确性与一致性，同时负责ETL运维及故障定位与问题解决
问题协同与解决：主动识别团队成员工作中的问题，协助定位并推动解决
优先资格
有半导体行业相关经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 半导体行业前景广阔，长鑫存储作为国内存储芯片龙头，平台稳定且有技术含量
- 技术栈全面，涉及数据库、Python、ETL、调度工具，能提升综合数据工程能力
- 合肥生活成本较低，薪资竞争力强，可享受城市发展红利
- 技术栈偏传统（Oracle、ETL），对前沿大数据框架的涉及可能有限
- 适合有5年以上数据开发经验、希望在半导体行业深耕、追求稳定与专业成长的工程师
缺点 / 挑战
- 半导体行业数据场景复杂，对数据准确性要求高，工作压力可能较大
- 需要跨部门协同，沟通成本较高
角色解读
- 可向资深数据工程师、数据架构师方向发展，主导更大规模的数据平台建设
- 半导体行业数据复杂度高，可积累行业知识，转向大数据平台或数据治理方向
- 随着公司规模扩大，有机会带团队，向技术管理岗位转型
- 负责数据模型的设计与优化，确保数据结构合理高效，支撑业务数据需求
- 编写SQL脚本进行数据库开发与性能调优，管理和优化Oracle、StarRocks等数据库
- 使用Python进行数据处理与分析，并开发维护ETL流程，确保数据准确性和一致性
- 参与ETL运维和故障排查，协同团队解决数据处理中的技术问题
- 扎实的SQL和数据库开发能力，熟悉Oracle、StarRocks等数据库的存储过程、触发器及性能优化
- 熟练使用Python及Pandas、NumPy进行数据处理，具备ETL工具（如DataX）开发经验
- 熟悉Linux系统命令和脚本编写，能部署调度工具（如PowerJob、DolphinScheduler）
- 具备数据建模能力和良好的文档编写、问题排查能力
申请策略
- 了解长鑫存储的产品和业务（如DRAM制造流程），在面试中体现对行业数据的理解
- 强调抗压能力和跨团队协作能力，符合岗位要求
- 突出5年以上数据开发经验，展示主导的数据模型设计或ETL项目案例
- 强调Oracle/StarRocks等数据库性能优化的具体成果，如查询提速百分比
- 列出Python数据处理和调度工具的使用经验，体现自动化能力
- 如有半导体行业经验务必突出，若无则强调处理复杂业务数据的能力
- 提前了解StarRocks等新型OLAP数据库的特性，补充相关项目经验
- 复习Linux脚本编写和常见调度工具（PowerJob/DolphinScheduler）的使用
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化回答项目经历
- 技术问题先分析原因，再给出方案，最后验证效果，体现逻辑性
- 强调实际数据和量化结果，如性能提升百分比、错误率下降等
- 请描述一次你主导数据模型设计的经历，如何权衡模型设计和性能？
- 如何对一条慢SQL进行优化？请举例说明具体步骤
- 在ETL过程中遇到过哪些数据质量问题？如何解决？
- 如何设计一个从Oracle到StarRocks的数据同步流程？
- 你如何与业务团队沟通需求，确保数据准确性？
职位点评
薪资福利70
成长发展78
工作生活55
使命价值85
薪资福利
70中等
JD未披露薪资，但公司规模大，半导体行业薪酬水平较好，且合肥生活成本低，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
78中等
技术栈涵盖数据库、Python、ETL，有成长空间，但以传统技术为主，前沿性一般。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Oracle、StarRocks、Python、Pandas、NumPy、ETL、DataX、Linux、PowerJob、DolphinScheduler
业务类型cost_center
工作生活
55较低
工作地点在合肥经开区，可能远离市区，JD未提及弹性工作安排，工作节奏可能较紧。
工作模式仅现场办公
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
半导体存储为国家战略产业，公司使命重大，数据工程师为国产芯片贡献力量，意义感较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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