长江存储
高级大数据架构师(J14283)
高级大数据架构师(J14283)
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
云原生
数据仓库
数据治理
湖仓一体
Mpp
AI 估算 · 30k–50k
武汉大数据架构师高级岗位，8年+经验要求，技能难度高，市场竞争力强，薪资处于当地高端水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责公司级大数据平台和数据治理体系的架构设计，技术选型与落地实施，主导数据仓库、数据湖、实时计算等核心模块的优化，并推动数据治理标准化
适合拥有8年以上大数据经验、精通Hadoop/Spark/Flink等技术栈的资深专家，职业发展路径可向数据架构专家或数据团队负责人进阶
最低要求
计算机、软件工程、数学等相关专业，本科及以上学历，8年及以上大数据架构设计与落地经验，有大型企业数据治理部门从业经验优先
精通Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka、MPP等大数据生态技术，具备湖仓一体架构实践经验
深度掌握数据治理全流程：数据标准、元数据、数据质量、数据安全、数据生命周期管理，有成熟的数据治理平台落地案例
熟悉主流云厂商大数据产品，具备云原生大数据架构设计与迁移经验
具备海量数据（PB级）处理、高并发数据服务架构优化实战经验，能独立解决复杂技术问题
具备优秀的团队管理、跨部门沟通与项目推进能力，能统筹大型数据项目的架构落地与风险管控
工作职责
负责公司级大数据平台及数据治理体系的总体架构设计，包括技术选型、系统规划与落地实施，确保架构的先进性、可扩展性及稳定性，支撑公司数据驱动业务的高效发展
主导数据仓库、数据湖、实时计算、离线计算、数据服务等核心模块的架构优化与技术攻坚，解决海量数据存储、计算、传输的性能瓶颈
深度对接数据治理需求，负责数据治理相关技术方案的设计与实施，推动数据资产的标准化、规范化管理，提升数据质量与可用性
制定并完善大数据平台的技术规范与开发流程，建立高效的团队协作机制，推动开发效率与代码质量的持续提升
深入跟踪大数据领域前沿技术（如云原生、湖仓一体、AI+数据治理等），结合业务场景进行技术评估与创新应用，为数据治理与平台升级提供技术赋能
参与部门数字化战略规划，为数据治理、数据中台建设等重大技术决策提供专业支持，助力企业数据化、智能化转型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位涉及大数据全栈技术，从架构到治理，技能覆盖面广，市场价值高
- 公司重视数据驱动和智能化转型，有明确的职业上升通道和资源投入
- 数据治理涉及多方协作，跨部门沟通复杂，对推动能力要求高
- 制造业信息化环境可能与传统互联网公司不同，需要适应企业级复杂的业务场景
- 适合有8年以上大数据经验、热爱技术攻坚、希望在企业级复杂场景中发挥架构能力的资深数据专家
缺点 / 挑战
- 长江存储作为行业领先的芯片制造企业，项目规模大、数据量级高，技术挑战性强，能积累宝贵的PB级实战经验
- 需要不断跟进云原生、湖仓一体等快速演进的技术，保持学习压力
角色解读
- 可向首席数据架构师或数据总监方向晋升，负责整个企业的数据战略
- 也可转向AI+数据治理等前沿领域，成为融合型技术专家
- 在公司内部，可参与数字化战略规划，逐步成为数据驱动决策的核心人物
- 负责企业级大数据平台的顶层架构设计，包括技术选型、系统规划和落地实施
- 主导数据仓库、数据湖、实时计算等核心模块的优化，解决PB级数据存储和计算的性能瓶颈
- 深度参与数据治理工作，推动数据标准化、质量提升和资产化管理，确保数据可用性
- 跟踪前沿技术（如云原生、湖仓一体、AI+数据治理），进行技术评估和创新应用
- 精通Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大数据生态技术，具备湖仓一体架构经验
- 深度掌握数据治理全流程，包括数据标准、元数据、质量、安全与生命周期管理
- 熟悉主流云平台大数据产品，有云原生架构设计与迁移经验
- 具备优秀的团队管理和跨部门沟通能力，能统筹大型数据项目
申请策略
- 在简历和面试中着重强调数据治理平台落地的具体案例和价值
- 了解长江存储的数字化战略方向，体现对业务的理解和赋能意愿
- 突出主导过的大数据平台或数据治理项目，特别是PB级数据处理和湖仓一体架构案例
- 量化成果，如性能提升百分比、数据质量改善指标、成本降低等
- 强调技术栈的广度与深度，包括Hadoop生态、云原生、数据治理工具等
- 展示团队管理和跨部门协作经验，尤其是大型项目的推进与落地
- 补充云原生大数据架构知识，如AWS EMR、阿里云DataWorks等实际部署经验
- 深入研究数据治理平台（如Atlas、DataHub）的落地实践
面试指南
- 对于架构设计类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术选型逻辑和性能指标
- 对于对比类问题，先列出各技术特点，再结合业务场景说明选择原因，展示系统思考能力
- 对于数据治理类问题，强调全流程视角，从标准到质量再到安全，举例说明具体工具和流程
- 请描述一个你主导的大数据平台架构设计案例，包括技术选型、难点和最终效果
- 如何设计一个支持PB级数据的湖仓一体架构？请谈谈关键技术选型和权衡
- 数据治理在你的项目中是如何落地的？遇到过哪些元数据管理或数据质量的问题？
- 你如何评价Flink和Spark Streaming在实时计算中的优劣？在实际场景中如何选择？
- 请谈谈你对云原生大数据架构的理解，以及迁移过程中的关键挑战
职位点评
70
综合评分
高薪酬预期、前沿技术栈、发展空间大，但需要现场办公且WLB信号不明确。
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。
更适合这类人
该职位最适合看重技术成长和技能拓展的资深数据专家，对工作生活平衡要求不高且愿意在制造业深耕。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利
75中等
薪资水平在武汉属于高阶，但未明确披露具体范围，福利未在JD中提及，补偿性条件中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿技术（湖仓一体、云原生、AI+数据治理），有明确的成长路径和战略参与机会，发展性动机强烈。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Kafka、MPP、湖仓一体、云原生、数据治理
成长机会前沿技术、创新应用、数字化战略、技术赋能
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
武汉现场办公，无远程或弹性工作描述，也未提及WLB相关信息，生活化动机满足度较低。
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
60中等
芯片制造属于高速增长行业，但岗位偏向内部数据平台，社会影响力有限，意义感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号数字化、智能化转型
创新程度积极采用新技术
长江存储 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs