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产品开发工程师（智慧产业部-直管）
产品开发工程师（智慧产业部-直管）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品开发工程师
产品开发工程师
Etl开发
Sql
云原生大数据
国资监管
大数据平台
数据中台
数据建模
数据治理
需求分析
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
央企数据产品核心岗、技术栈主流扎实、业务壁垒高、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
3.5万
比产品开发工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 580 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 产品开发工程师 · 30 个在招
职位详情
关于这个职位
负责国资监管指标的数据采集方案设计、脚本与接口开发
深入理解业务痛点，将模糊需求转化为可落地的产品方案
需具备5年以上大数据平台、数据治理及ETL开发经验，精通主流数据库与云原生大数据服务，主导复杂数据产品的落地与跨部门协作
最低要求
教育背景：本科及以上学历，计算机类、管理科学与工程类等相关专业优先
工作经验：至少5年在大数据、数据中台和国资监管相关领域的工作经验，具有能源行业、国资监管、大数据平台相关经验者优先
项目经验：具备跨部门项目协作经验，能有效协调数据、研发、业务等团队，解决项目推进中的问题
有复杂数据产品（如智能决策系统、多源数据融合应用）项目经验者优先
技能要求：
（1）能深入理解国资监管业务痛点，挖掘业务部门及用户的数据需求，将模糊需求转化为明确、可落地的产品需求，具备较强的需求优先级判断能力
（2）熟悉关系型数据库（MySQL/clickhouse/postgresql）及NoSQL（HBase/Redis/mongodb）等数据库技术（MPP架构），以上至少精通几项，并且具备大数据平台/数据仓库/BI的系统落地经验
（3）具备数据建模及ETL设计开发，对数据仓库、数据平台、数据分析等有深刻理解，具备丰富的海量数据加工处理和优化经验
（4）具备开展数据治理能力，包括数据标准设计、数据质量管理，根据监管要求开展数据安全管理等
（5）熟悉云原生大数据服务（如阿里云MaxCompute/DataWorks、AWS EMR等），熟练使用Python、SQL等语言中一种或者多种
工作职责
负责国资监管指标数据采集方案（批量采集、实时采集），开发采集脚本与接口
优先资格
计算机类、管理科学与工程类等相关专业
能源行业、国资监管、大数据平台相关经验
跨部门项目协作及复杂数据产品（智能决策系统、多源数据融合应用）项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托国家电投头部央企平台，接触前沿能源大数据与国资监管业务
- 技术栈覆盖主流云原生大数据生态，利于积累高价值数据治理与平台落地经验
- 国企体系稳定性强，福利保障完善
- 传统能源企业数字化转型节奏相对稳健，技术迭代速度可能不及互联网大厂
- 部分底层数据质量治理工作繁琐，需较强耐心
- 适合具备5年以上大数据平台实战经验、熟悉数据治理与产品化思维，追求稳定发展并希望在能源/国资数字化领域深耕的资深从业者
缺点 / 挑战
- 国资监管业务逻辑复杂，需求转化与跨部门协调难度较高
角色解读
- 可向数据产品专家、大数据架构师或数据治理负责人方向发展
- 在能源央企体系内，可逐步承担核心数据战略项目，向数据部门负责人或数字化转型专家晋升
- 负责国资监管指标的数据采集方案设计与脚本接口开发
- 深入挖掘业务痛点，将模糊需求转化为可落地的数据产品需求
- 主导数据建模、ETL设计及数据治理，推动复杂数据平台与BI系统的落地
- 精通关系型/NoSQL数据库及MPP架构，熟练掌握Python/SQL进行数据处理
- 具备扎实的数据仓库建设、ETL开发与海量数据优化经验
- 拥有数据治理体系搭建能力及云原生大数据平台实操经验
申请策略
- 投递前深入研究国家电投智慧产业板块的业务方向
- 面试时准备1-2个完整的数据产品从0到1落地案例，重点说明如何平衡业务诉求与技术实现
- 重点突出主导过的大型数据中台/数据仓库建设项目，量化数据采集效率提升与治理成效
- 详细列举精通的数据库类型及云原生大数据工具实操案例
- 强调跨部门协同与复杂需求拆解能力
- 深化对国资监管政策与能源行业数据标准的理解
- 补充数据资产目录、数据血缘追踪等现代数据治理工具的学习
- 提升产品原型设计与PRD撰写能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经历
- 针对需求类问题，展示“业务调研-痛点映射-原型验证-敏捷迭代”的方法论
- 针对技术架构题，结合场景说明选型依据与性能优化手段
- 请分享一个你主导的复杂数据产品从需求到落地的完整案例
- 面对模糊的国资监管数据需求，你如何进行拆解与优先级排序？
- 如何设计高效稳定的批量与实时数据采集方案？
- 数据治理过程中遇到历史数据质量差的问题，你的处理思路是什么？
- 复习大数据组件原理与ETL最佳实践，准备典型数据建模图纸
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
央企平台提供具有市场竞争力的薪酬与完善的福利保障，薪资水平处于行业中上，但具体数额未公开披露。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
80较高
岗位聚焦大数据平台建设与数据治理，技术栈覆盖云原生与主流数据生态，能提供深度的专业成长空间与清晰的职级晋升通道。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、ClickHouse、HBase、Redis、MongoDB、MaxCompute、DataWorks、EMR
业务类型profit_center
工作生活
65中等
央企通常实行标准工时制，WLB相对较好，但JD未明确提及弹性办公或加班政策，实际工作强度需以面试为准。
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
投身能源央企数字化转型与国资监管体系建设，具备明确的行业战略意义与社会价值，但技术创新突破性一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度稳健跟随主流
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