新思科技
Software Engineering, Sr Engineer
Software Engineering, Sr Engineer
发布于 2 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
Dbt
Elt
Oracle Db
Power Bi
Sql
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
核心数字化团队、前沿数据技术栈、成长空间大，WLB及薪资信号未明确。
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
2万
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
32 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于新思科技中央工程团队，主要负责基于下一代Snowflake数据平台进行大规模大数据的全生命周期分析，涵盖从需求、设计到数据可视化的完整流程
你需要与数据工程师协作，将数据转化为洞察，并动手开发、调试与数据处理相关的软件程序，是一个能够深度参与数据系统建设的实战型岗位
最低要求
必须具备企业应用软件开发的相关经验
具备良好的分析和解决问题的能力
必须注重细节，对数据准确性和可靠的解决方案开发充满热情
具备复杂软件项目的开发经验，熟悉 Python 编程，或具备 Perl/Shell 语言经验，熟悉 Linux 开发环境（优先）
精通高级 SQL 脚本编写及查询优化
熟悉 Oracle DB/MySQL/SQLite/MongoDB/Influx DB 等数据库
具备 ELT（提取-加载-转换）流程经验，并有 Data Lakehouse（如 Snowflake）的实操经验
具备优秀的书面和口头沟通能力，能够独立工作，并具备出色的组织与计划能力
具备跨团队协作经验，特别是与不同内部利益相关者合作
通常需要 1-3 年相关经验
工作职责
进行全生命周期分析，包括需求、活动和设计，实现从数据到可视化的完整闭环
与数据工程师交互，将数据转化为信息，并将信息转化为业务洞察
负责开发、故障排除或调试与数据处理相关的软件程序
作为一个 hands-on 的实战角色，在团队发展初期帮助塑造数据分析系统的建设方向
优先资格
具备 DBT、Airflow 工具的实操经验将是巨大加分项
具备 Tableau/Power BI 等数据可视化工具的知识和经验将是巨大加分项
流利的英语口语能力是巨大加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能接触到Snowflake、DBT等前沿数据平台技术，技术栈现代且具备行业竞争力
- 岗位处于团队建设初期，有较大的发挥空间和系统架构塑造机会，个人影响力易凸显
- 作为中央工程团队，需频繁与跨部门利益相关者沟通，对沟通与需求抽象能力是较大考验
- 适合具备1-3年经验，既懂数据开发又懂业务分析，且希望在大型跨国企业数据中台建设中发挥核心作用的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 需要同时具备软件开发与数据分析的双重能力，对技术广度和业务理解力要求较高
角色解读
- 从数据分析师/软件工程师起步，可纵向发展为高级数据工程师或数据分析专家
- 横向可向数据产品经理或业务数据战略方向发展，主导企业级数字化效能提升项目
- 负责基于Snowflake等下一代数据平台的大数据全生命周期分析，涵盖从需求、设计到数据可视化的完整流程
- 与数据工程师紧密协作，将原始数据转化为业务洞察，并动手开发、调试与数据处理相关的软件程序
- 熟练掌握Python/Perl/Shell及高级SQL，具备复杂软件项目开发经验及Linux环境开发能力
- 熟悉ELT流程及Snowflake等数据湖仓技术，了解DBT/Airflow等数据编排工具及Tableau/Power BI等可视化工具
申请策略
- 准备一份能够体现跨团队协作和独立解决问题能力的作品集或项目复盘，面试时注意展现良好的英语沟通能力
- 突出在复杂软件项目中的Python/SQL开发经验，以及使用Snowflake/ELT工具进行数据处理的实际案例
- 展示从数据需求分析到最终可视化落地的全链路项目成果，体现全生命周期分析能力
- 建议提前熟悉DBT和Airflow等数据编排工具，并复习高级SQL查询优化及数据湖仓架构理论
- 提升跨部门沟通与需求调研能力，准备能够体现独立解决问题和注重细节的真实案例
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在数据准确性、性能优化或跨团队沟通中采取的具体技术手段和协作策略，用数据指标量化最终成果
- 请描述一个你使用Snowflake或类似数据湖仓进行ELT处理的完整项目经历
- 在将数据转化为业务洞察的过程中，你如何确保数据的准确性和可靠性？
- 请分享一次你与数据工程师或跨部门利益相关者协作解决复杂数据问题的经历
- 针对高级SQL查询优化，你通常有哪些排查和调优的思路？
- 复习SQL调优技巧、Python数据处理库及Snowflake/DBT的核心概念
- 准备几个能体现你“注重细节”和“独立解决问题”的真实案例，并熟悉半导体/EDA行业的基本业务逻辑
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值75
薪资福利
75中等
该岗位提供具有市场竞争力的薪资与完善的福利体系，1-3年经验在上海数据岗中属于中等偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及下一代数据平台及全生命周期数据分析，技术栈前沿，且处于团队建设初期，个人成长与系统塑造空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Snowflake、ELT、DBT、Airflow、Tableau、Power BI
成长机会help shape our way to build the data analyzing system
业务类型cost_center
工作生活
70中等
该岗位注重工作生活平衡，但JD未明确提及办公模式与工时，且岗位处于建设初期，可能需要一定的投入。
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
75中等
新思科技作为全球领先的半导体IP公司，行业壁垒高且前景广阔，数字化团队的工作对提升全球研发效能具有重要价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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