国家电投
软件工程师
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发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Etl
Grpc
Modbus Tcp
Opc Ua
Restful
数据清洗
数据采集
时序数据库
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
能源校招岗、聚焦工业互联网数据底座、技术栈主流且社会价值高，薪资福利稳定。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.9万
比后端开发中位数低
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 290 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 280 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责工业数据采集模块的开发与集成，包括时序数据库管理及数据清洗、ETL处理，并开发数据服务API，为工业数据提供底层支撑
最低要求
学历要求：硕士
专业要求：电气自动化类、能源类、计算机科学与技术、电子科学与技术、测控类
工作职责
工业数据采集模块开发（OPC UA/Modbus TCP）
时序数据库集成与海量数据管理
数据清洗/降噪/标准化ETL与语义层构建
数据服务API（RESTful/gRPC）开发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托能源行业平台，能接触到海量真实的工业场景与核心业务数据
- 工业互联网与能源数字化是国家重点发展方向，行业前景广阔且稳定性高
- 技术栈涵盖底层协议到上层API，有助于构建完整的物联网数据架构能力
- 适合对工业互联网、物联网数据采集感兴趣，具备扎实后端开发能力且追求行业稳定发展的硕士应届生
缺点 / 挑战
- 工业现场环境复杂，数据采集可能面临设备老旧、协议不标准等兼容性挑战
- 海量时序数据的处理与降噪对系统性能和算法优化能力要求较高
角色解读
- 初期可深耕工业互联网与物联网数据采集领域，成为工业数据底座专家
- 后期可向工业互联网架构师、数据平台技术负责人或能源数字化转型专家方向发展
- 负责工业现场设备的数据采集模块开发，使用OPC UA/Modbus TCP等协议对接底层设备
- 构建时序数据库以管理海量工业数据，并进行数据清洗、降噪及ETL处理
- 开发RESTful/gRPC数据服务API，为上层应用提供标准化的数据接口
- 熟练掌握工业通信协议（如OPC UA、Modbus TCP）及数据采集原理
- 具备时序数据库的使用与海量数据管理经验
- 掌握后端开发技能，能独立开发RESTful/gRPC接口，熟悉ETL流程
申请策略
- 了解国家电投在新能源、智慧能源等领域的数字化转型战略，面试时结合业务场景谈技术落地
- 突出在物联网、工业数据采集或时序数据库相关的项目经验
- 强调对OPC UA、Modbus等工业协议的理解或实际开发经历
- 展示在数据清洗、ETL流程设计或高并发API开发方面的技术成果
- 提前了解主流时序数据库（如TDengine、InfluxDB）的架构与优化策略
- 熟悉gRPC框架及工业物联网（IIoT）相关标准与协议栈
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目说明背景、任务、行动和结果，突出技术深度与业务价值
- 针对架构设计问题，从需求分析、技术选型、性能优化、容错机制等维度系统性回答
- 请介绍你在OPC UA或Modbus TCP协议开发中的具体经验和遇到的难点
- 面对海量工业时序数据，你是如何进行数据清洗、降噪和存储优化的？
- 请设计一个高并发的数据服务API，并说明RESTful与gRPC在工业场景下的选型考量
- 如果现场设备协议不标准或存在丢包，你的数据采集模块如何保证数据的完整性？
- 复习工业通信协议原理及常见时序数据库的底层存储机制
- 准备1-2个完整的数据采集与处理项目案例，能够清晰画出系统架构图并讲解核心逻辑
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活70
使命价值85
薪资福利
75中等
校招硕士岗位，薪资福利体系完善，稳定性极高，但起薪可能不及互联网头部企业。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.2万/月）
成长发展
80较高
处于能源数字化转型核心赛道，能积累深厚的工业互联网与物联网数据底座经验，技术成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈OPC UA、Modbus TCP、时序数据库、ETL、RESTful、gRPC
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
通常工作节奏相对规律，但工业数据采集可能涉及现场调试，具体WLB情况未明确。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
服务于国家能源数字化转型与双碳目标，社会价值与行业使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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