
长鑫存储
大数据开发工程师-Big Data Development Engineer(J21712)
大数据开发工程师-Big Data Development Engineer(J21712)
发布于 41 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Sql
Starrocks
数仓建模
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
主流技术栈、大平台数据实战、合肥高薪机会,WLB待确认
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,方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比数据工程中位数低
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 1960 个在招 · 其中数据工程 7 个
市场机会
选择不多
合肥 · 数据工程 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于网易有数、DataWorks等平台进行全链路数据开发与数仓建设,完成数据采集、清洗及分层建模
同时承担业务报表可视化开发、大数据任务调度监控与性能优化工作,保障多源异构数据的准确性与时效性,支撑业务决策与分析需求
最低要求
教育背景与专业知识:全日制统招本科及以上学历,计算机、统计、数学或相关专业
专业技能与资格:能使用Hadoop、Spark、Flink等大数据框架完成数据处理,具备扎实的SQL编写与性能调优能力
能使用Hive、MySQL进行开发
能使用Doris、Druid、StarRocks等OLAP引擎完成查询优化
能使用至少一种BI工具(如PowerBI、帆软、QuickBI)制作可视化报表
能使用Shell或Python至少一种脚本语言完成集群运维与故障排查
行业与专业经验:具有3-5年数据开发或大数据运维经验,有网易有数或DataWorks实际使用经验者优先
项目/任务成果:具备数仓建模经验,理解数仓分层架构,主导过至少一个离线或实时数仓建设项目的落地
其他要求:具有独立对接业务需求、拆解任务并攻坚的能力,能跟进技术趋势并持续优化平台数据服务流程
工作严谨细致,具备良好的协作与沟通能力
工作职责
数据平台开发与运维:主导网易有数、DataWorks两大平台的全链路数据开发,完成数据采集、清洗、转换与归一化整合,保障多源异构数据准确、完整且时效达标
数仓建设与模型设计:基于两大平台搭建数据仓库,完成分层建模与表设计,落地数据规范,支撑海量数据存储、多维分析与实时统计场景
业务报表与可视化交付:独立开发业务报表与可视化看板,输出标准化数据服务接口,支撑业务复盘、效果分析与决策优化等全场景需求
调度监控与性能优化:配置大数据任务的调度部署与线上监控,及时排查解决任务失败、数据延迟、查询慢等问题
持续优化大数据架构、存储与计算性能,梳理冗余链路并推进数据治理
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托长鑫存储这样的超大型半导体企业,数据体量大、场景丰富,有利于积累高并发、大规模数据处理经验
- 技术栈主流且全面,涵盖从底层计算到上层可视化的全链路
- 对数据准确性和时效性要求极高,需具备较强的抗压能力和故障排查能力
- 适合具备3-5年经验、熟悉主流大数据组件、对数据仓库建设和性能优化有浓厚兴趣的技术人员
缺点 / 挑战
- 需要同时维护网易有数和DataWorks两个平台,可能面临技术栈切换与维护成本较高的问题
角色解读
- 可向大数据架构师方向发展,深入优化复杂数据架构与性能
- 也可向数据平台负责人转型,统筹数据治理与数据资产管理体系
- 或在特定行业领域成为数据解决方案专家
- 负责基于网易有数和DataWorks平台构建全链路数据管道,处理海量数据的采集、清洗和整合
- 搭建和维护企业级数据仓库,进行分层建模以支持多维分析和实时统计
- 开发业务报表和可视化看板,提供标准化的数据服务接口
- 精通Hadoop、Spark、Flink等大数据生态组件,具备扎实的SQL编写与性能调优能力
- 熟练掌握Hive、MySQL及Doris、StarRocks等OLAP引擎
- 具备数仓建模经验,能使用Python或Shell进行自动化运维与故障排查
申请策略
- 了解长鑫存储的业务背景和数据应用场景,准备针对半导体行业数据特点的分析思路
- 重点展示解决复杂数据问题的能力和跨部门协作经验
- 突出展示在Hadoop/Spark/Flink集群中的实际项目经验,特别是处理海量数据和性能优化的案例
- 强调数仓分层建模的经验,以及使用OLAP引擎提升查询效率的具体成果
- 深入学习StarRocks或Doris等新一代OLAP引擎的原理与应用,提升实时数据分析能力
- 加强Python或Shell脚本编写能力,提高自动化运维和故障排查效率
面试指南
- 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述项目经历,重点突出个人在其中的具体贡献和技术难点突破
- 对于技术问题,先阐述原理,再结合实际案例说明解决方案和最终效果
- 请详细描述你参与过的最大规模的数据仓库建设项目,你是如何进行分层建模的?
- 在使用Spark或Flink处理数据时,遇到过哪些性能瓶颈?你是如何定位和解决的?
- 对比Hive、Doris和StarRocks,它们在查询性能和适用场景上有哪些差异?
- 当出现数据延迟或任务失败时,你的排查思路和解决步骤是什么?
- 如何保证多源异构数据在采集和清洗过程中的准确性和一致性?
- 复习大数据组件的核心原理和优化技巧,特别是Spark SQL调优和Flink状态管理
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
长鑫存储作为超大型半导体企业,薪资水平在合肥地区具有较强竞争力,且福利体系完善,能满足中等偏上的补偿性动机需求。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
80较高
职位涉及主流大数据技术栈和复杂的数仓建设,技术挑战性强,有助于提升数据处理和架构设计能力,满足较高的发展性动机。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Doris、StarRocks、DataWorks
业务类型cost_center
工作生活
60中等
制造业大厂通常工作节奏相对稳定,但大数据运维和故障排查可能需要应对突发情况,WLB表现中等。
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
70中等
加入国家战略性半导体企业,从事关键基础设施的数据支撑工作,具有一定的行业使命感和技术价值感。
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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