吉利汽车
DBA 数据库工程师（运维 + 开发复合方向）
DBA 数据库工程师（运维 + 开发复合方向）
发布于 40 分钟前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 20k–30k · AI 参考估算
中国
中级经验
学历未注明
全职员工仅现场办公数据库管理
数据库管理
Sql调优
分库分表
数据库运维
数据迁移
高可用架构
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
技术扎实的数据库专家岗，薪资有竞争力但工作强度可能不低。
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
25K
比数据库管理中位数低
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 1730 个在招
市场机会
选择适中
数据库管理 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
负责吉利汽车核心数据库（MySQL/PostgreSQL）的运维与开发工作
岗位涵盖数据库日常运维、迁移同步、性能优化、变更管控及故障应急，要求具备综合的数据库保障能力，以支撑业务数据的高效稳定运行
最低要求
年及以上 MySQL/PG 实战 DBA 经验，精通主从、MGR 等高可用架构
具备完整数据库迁移经验，熟练使用 mysqldump、xtrabackup、DTS 等迁移同步工具
精通 SQL 调优、索引设计、Explain 执行计划分析，处理过大规模线上慢查询问题
熟练管控线上 DDL 变更，掌握 pt-online-schema-change 等在线无锁变更工具
具备基础开发能力，熟练 Shell/Python，可独立编写数据同步、统计、校验脚本
熟悉数据库备份、恢复、容灾演练，具备数据丢失故障应急处理经验
了解分库分表中间件（Sharding-JDBC/MyCat），能配合业务完成分库分表落地
懂基础业务数据建模，能参与需求评审给出数据库优化方案优先
工作职责
负责 MySQL/PostgreSQL 等核心数据库日常运维：实例部署、备份恢复、权限管理、高可用架构维护
数据库迁移与数据同步：跨库、跨实例、跨机房数据迁移，搭建主从同步、分库分表同步链路，保障数据一致性
线上数据库变更管控：规范 DDL/DML 上线流程，设计无锁变更方案，规避线上锁等待、阻塞风险
SQL 性能专项优化：慢 SQL 抓取、执行计划分析、索引优化、分库分表架构设计，解决线上慢查询瓶颈
数据库容量规划、备份策略、容灾方案设计，定期演练故障恢复，保障数据安全
兼顾数据库侧开发能力：存储过程、函数编写，数据统计脚本、数据清洗工具开发
配合业务开发梳理数据模型，提供库表设计规范，提前规避性能缺陷
*24 线上数据库故障应急，快速处理死锁、主从延迟、宕机、数据丢失等问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈实用且需求广泛，MySQL/PG是主流开源数据库，经验可迁移性强
- 岗位兼具运维与开发，能全方位提升数据库领域的深度与广度
- 工作直接保障核心业务数据安全与性能，成果可见度高
- 除了数据库技术，还需理解汽车业务数据模型，对业务理解能力有要求
- 数据库技术发展快，需要持续学习云数据库、分布式等新技术以保持竞争力
- 适合具备3年以上DBA经验，对数据库运维与优化有浓厚兴趣，追求技术深度，且能接受一定应急响应责任的求职者
缺点 / 挑战
- 在大型汽车企业中，能接触到复杂业务场景下的海量数据与高性能要求，对技术成长有挑战
- 需要处理7*24小时线上故障，可能存在一定的突发性加班和值班压力
角色解读
- 技术专家路线：深耕数据库内核、云原生数据库或分布式数据库领域，成为特定技术方向的权威
- 架构师路线：从数据库优化扩展到整体数据架构设计，负责公司级数据平台的规划与治理
- 技术管理路线：带领DBA团队，负责团队建设、技术选型和流程优化，向技术经理方向发展
- 负责汽车核心业务数据库的日常稳定运行，包括部署、备份、权限管理等基础保障
- 处理跨库、跨机房的数据迁移与同步，确保海量业务数据的一致性与高可用
- 深入进行SQL性能调优与架构设计，解决线上慢查询瓶颈，优化数据库整体性能
- 参与数据库侧工具与脚本开发，并在数据模型设计阶段提供专业意见
- 作为7*24小时应急响应的一员，快速定位并解决死锁、宕机等紧急线上故障
- 精通MySQL/PostgreSQL数据库的高可用架构设计与运维，熟悉MGR、主从复制等技术
- 熟练掌握SQL性能诊断与调优，能通过执行计划分析、索引优化解决复杂查询问题
- 具备扎实的数据库迁移与同步工具使用经验，如mysqldump、xtrabackup、DTS等
- 拥有使用Shell/Python进行数据库自动化脚本开发的能力，能独立完成数据处理工具
申请策略
- 可以提前研究吉利汽车的数字化转型战略或智能制造相关信息，面试时展现对业务的兴趣
- 准备好描述自己如何平衡日常运维、性能优化和应急响应之间的工作优先级
- 详细描述过往处理过的数据库高可用架构案例、大规模数据迁移项目及性能优化成果
- 突出使用Shell/Python解决具体问题的自动化脚本或工具开发经验
- 列举处理过的典型线上故障（如数据丢失、主从延迟）及具体解决方案
- 如有分库分表或相关中间件的实践经验，务必重点说明
- 如果对Python开发不熟练，可以针对性地练习编写数据处理、监控告警相关的脚本
- 深入学习MySQL或PostgreSQL的新特性、新版本功能，以及云数据库服务的实践
面试指南
- 对于项目经历问题，采用STAR法则：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），重点突出自己的技术决策和量化成果
- 对于技术方案问题，遵循“诊断-分析-方案-验证-监控”的逻辑框架，展现系统性思维
- 对于应急处理问题，强调快速定位关键指标、控制影响范围、事后复盘总结的完整流程
- 请描述一个你主导的、最复杂的数据库迁移或同步项目，遇到了哪些技术难点？如何解决的？
- 你如何定位和优化一个持续影响业务的慢SQL？请详细说明你的分析和优化步骤
- 如果线上核心业务库出现主从延迟，并导致部分服务超时，你的紧急处理思路是什么？
- 请介绍你使用过或了解的分库分表中间件，在什么场景下会选择使用？
- 你如何评估和设计一个数据库的备份与容灾策略？
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
岗位属于技术深度岗，薪资水平在杭州市场具有竞争力，但JD未明确列出具体福利项。
薪资信号市场水准 (20K-30K/月)
成长发展
70中等
岗位要求技术全面且深入，能提供扎实的数据库领域实战经验，但技术栈偏向主流成熟技术而非前沿探索，JD未提及明确的晋升或培训路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈MySQL、PostgreSQL、SQL调优、Python、Shell、Sharding-JDBC、MyCat
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD明确要求7*24应急响应，暗示可能存在的突发性工作压力；未提及任何远程或弹性办公方式，工作模式灵活性有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
65中等
作为汽车制造企业，参与核心数据保障工作有一定行业价值，但JD未突出强调业务使命或社会影响。
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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