长江存储
高级数仓服务与运营专家(J14144)
高级数仓服务与运营专家(J14144)
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
Sql优化
半导体行业
大数据生态
数据仓库
数据可视化
数据建模
数据服务
数据治理
需求管理
AI 估算 · 22k–35k
武汉资深数仓专家，10年以上经验，半导体行业薪资偏高，与互联网大厂持平，月度14薪合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业级数据仓库的顶层设计与优化，制定数据服务演进路线，并建立标准化的数据需求管理流程
你需要与业务部门紧密协作，通过数据报告和可视化推动数据驱动决策
适合有10年以上数据仓库经验、精通建模和SQL优化的资深专家
最低要求
统招本科以上学历，计算机科学、大数据技术、统计学、应用数学等专业
具备10年以上数据仓库建设、数据分析或数据产品经理相关工作经验
深刻理解并熟练运用主流数据仓库建模理论，具备在大规模数据场景下进行模型选型与重构的实战经验
精通至少两种主流关系型数据库和MPP分析型数据库，具备复杂的 SQL 优化及查询性能调优能力
熟悉主流大数据生态组件及数据治理工具
具备卓越的沟通与协调能力
工作职责
主导企业级数据仓库的顶层设计与迭代优化
突破传统技术视角局限，从“业务可解释性”与“查询响应效率”双重维度评估模型架构，确保数据分层逻辑清晰、指标口径统一，降低业务使用门槛
制定数据服务能力的中长期演进路线图，结合半导体行业特性，规划自助分析、数据目录及 API 服务体系的升级路径，持续提升数据资产的易用性与覆盖率
建立并推行标准化的数据需求全生命周期管理流程
涵盖需求接洽、可行性评估、开发交付、验收测试及效果回访闭环，确保交付质量达到用户预期
搭建多维度的用户反馈渠道，主动挖掘业务侧在数据获取、理解及应用过程中的瓶颈
协助业务部门挖掘数据背后的业务逻辑，通过高质量的数据报告与可视化故事，提升组织内部的数据决策文化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 职位聚焦数据治理和服务，贴近业务，容易产出可量化的业务价值
- 武汉生活成本较低，薪资水平在本地有很强竞争力，且公司稳定
- 年经验的门槛过滤了大量竞争者，岗位稀缺性高
- 要求10年以上经验，门槛高，需具备丰富的实战和架构能力
- 跨部门沟通复杂，需要较强的协调和推动能力
- 半导体行业数据场景特殊，需快速学习业务知识，适应期可能较长
- 适合拥有10年以上数据仓库建设经验、擅长技术架构与业务落地、希望在制造业数据领域深耕的资深专家
缺点 / 挑战
- 长江存储作为半导体龙头企业，数据价值极高，项目挑战性强，技术积累深厚
角色解读
- 在半导体行业深耕，可晋升为数据架构师或数据总监，负责更大范围的数据战略
- 随着数据驱动文化深入，有机会转型为首席数据官（CDO）或数据治理负责人
- 横向可向大数据平台架构、数据产品管理等方向发展，拓展技术广度
- 主导企业级数据仓库的顶层设计，从业务可解释性和查询效率两个维度优化模型架构
- 制定数据服务中长期路线图，规划自助分析、数据目录和API体系的升级路径
- 建立数据需求全生命周期管理流程，从需求接洽到效果回访，确保交付质量
- 搭建用户反馈渠道，主动挖掘业务在数据获取和使用中的瓶颈，并通过数据报告提升决策文化
- 精通数据仓库建模理论，具备大规模数据场景下模型选型与重构的实战经验
- 熟练至少两种关系型数据库和MPP数据库，精通复杂SQL优化和查询性能调优
- 熟悉主流大数据生态组件（如Hadoop、Spark、Hive等）及数据治理工具
- 具备卓越的沟通与协调能力，能够与业务部门高效协作
申请策略
- 申请时表达对半导体行业数据价值的理解，以及长期深耕的意愿
- 面试前研究长江存储的业务和数据架构，准备有针对性的问题
- 突出10年以上数据仓库建设经验，特别是大规模数据场景下的模型设计与重构案例
- 重点展示SQL优化和性能调优的成功经历，附上具体指标提升数据
- 强调数据治理和数据服务体系建设经验，以及跨部门协作推动数据驱动的成果
- 如果有半导体或制造业背景，务必突出
- 否则强调快速学习行业知识的能力
- 补充半导体行业基础知识，了解芯片制造流程和数据特点
面试指南
- 回答项目经历时，采用STAR法则：背景、目标、行动、结果，突出你在其中的角色和数据量化成果
- 对于架构设计类问题，先澄清需求约束，再对比多种方案优劣，最后给出选择理由
- 沟通协调类问题，强调倾听、换位思考、建立机制（如定期回访、需求优先级排序）
- 请你描述一次大规模数据仓库模型重构的经历，你是如何平衡业务可解释性和查询效率的？
- 在复杂业务场景下，如何制定数据服务的中长期演进路线图？
- 假设业务部门对数据质量不满，你如何建立全流程管理来保障交付？
- 你如何通过数据报告和可视化推动业务决策？举一个具体实例
- 你对主流大数据生态组件（如Hadoop、Spark、ClickHouse）的选型和优化有什么经验？
职位点评
75
综合评分
稳定大厂、薪资未明但具竞争力、前沿主流技术栈、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。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和职业发展、追求稳定薪资的资深技术专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值65
薪资福利
80较高
职位薪资未明确披露，但长江存储作为大型国企，薪资福利稳定，且本地竞争力强，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：22K-35K/月）
成长发展
85较高
职位涉及数据仓库顶层设计和数据服务路线图制定，技术挑战大，成长空间广阔，发展性动机满足度高。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据仓库、MPP、SQL、大数据生态、数据治理
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
武汉工作，未提及远程或弹性办公，推测为常规办公模式，生活化动机满足度一般。
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
65中等
半导体行业属于国家重点发展领域，但职位偏向内部数据服务，社会影响力中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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