贝因美
高级数据开发工程师(J16522)
高级数据开发工程师(J16522)
发布于 3 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
Clickhouse
Etl
Sql
数仓建模
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
大型企业核心数据基建岗，技术栈新、成长空间大，但WLB未明确且需兼顾运维响应。
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
2.8万
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
17 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 89 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责贝因美大数据平台、数据仓库及AI数据集的全链路建设，涵盖离线与实时数仓开发、ETL架构优化及BI看板开发
你需要具备3年以上大数据实战经验，能独立承担模块开发，支撑业务数据化与智能化转型
最低要求
全日制本科及以上学历，计算机、软件工程、大数据、数据科学等相关专业
年及以上大数据/数据仓库开发经验，具备完整大型数据平台建设项目经验
精通 SQL、HiveSQL，能使用 Python 进行数据处理与脚本开发
具备丰富的 ETL 开发、流程重构、性能优化实战经验，同时具备3年以上报表/看板独立开发实际经验
熟练掌握数仓分层架构、维度建模理论，能够独立完成主题域建模、指标体系设计与落地
熟练使用 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等主流大数据组件，具备任务调优、资源优化、数据问题治理实战能力
具备良好的技术敏感度，主动跟进大数据新技术、新方案
跨团队沟通顺畅，抗压能力强，结果导向，能独立推进模块落地
工作职责
大数据平台与数据基建建设：负责公司数据仓库、大数据平台的规划与迭代建设，搭建统一数据接入体系，完成多源业务数据源接入、管控、清洗与标准化，持续优化ETL流程，保障数据链路稳定、高效、规范
数仓建模与主题集市建设：基于业务架构进行数仓分层设计、维度建模，整合分散业务数据，搭建各业务主题数据集市，统一指标口径，沉淀高质量数据资产，提升数据复用性与业务价值
指标报表与BI看板开发：根据业务运营、经营决策需求，独立设计并开发各类统计报表、数据分析看板、监控指标体系，支撑业务复盘、精细化运营、管理层决策
AI高质量数据集建设：配合算法团队完成机器学习、深度学习所需的数据加工、样本筛选、清洗治理、特征预处理，构建标准化、可复用的AI训练数据集，支撑模型训练、迭代与效果优化
业务数据赋能与专项分析支撑：对接各业务线，提供数据查询、专项分析、数据挖掘等支撑，协助业务落地数据驱动的运营策略，解决实际业务问题
平台运维、监控建设与性能调优：负责大数据任务日常运维、调度管理，搭建完善的监控告警体系，快速响应数据故障与异常
持续优化SQL、离线/实时计算任务性能，治理数据倾斜、任务延迟、资源浪费等问题
优先资格
熟悉 ClickHouse、Doris 等 OLAP 分析引擎，或 Iceberg、Hudi 数据湖技术者优先
具备FineReport、观远BI等工具的实际项目开发经验，可快速落地业务指标体系优先
有 AI 数据集、特征工程、算法数据支撑经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位定位为大数据核心基建，技术栈新且业务场景丰富，能全面锻炼离线/实时数仓及AI数据支撑能力
- 依托大型企业的丰富业务线，数据赋能业务的价值体现明显，有利于积累大型数据平台项目经验
- 需要兼顾离线与实时数仓建设、平台运维调优及AI数据集建设，工作覆盖面广，对多任务并行处理能力要求高
- 适合具备3年以上大数据开发经验、精通数仓建模与主流大数据组件，且希望在大型企业中深耕数据基建与AI数据支撑的技术人才
缺点 / 挑战
- 跨团队对接业务线与算法团队，沟通成本较高，需要较强的抗压能力与结果导向思维
角色解读
- 纵向可晋升为大数据架构师或数据团队技术负责人，主导更大规模的数据基建与架构演进
- 横向可向数据科学家、AI数据工程专家或业务数据分析师转型，深入赋能业务与算法落地
- 负责大数据平台与数据仓库的规划、建设与迭代，搭建统一数据接入体系并优化ETL流程
- 进行数仓分层设计与维度建模，开发BI看板与统计报表，支撑业务运营与管理层决策
- 配合算法团队进行AI数据集建设，包括数据加工、样本筛选与特征预处理，同时负责平台运维与性能调优
- 精通SQL、HiveSQL及Python，具备丰富的ETL开发、流程重构与性能优化实战经验
- 熟练掌握Hadoop、Hive、Spark、Flink等主流大数据组件，精通数仓分层架构与维度建模理论
- 具备3年以上报表/看板独立开发经验，能跨团队沟通并独立推进模块落地
申请策略
- 了解贝因美的业务模式与数字化转型方向，思考大数据如何赋能母婴/食品行业的精细化运营与供应链优化
- 突出完整的大型数据平台建设项目经验，特别是数仓分层设计、维度建模及ETL流程优化的具体成果
- 强调在Spark/Flink等组件上的任务调优、资源优化及数据倾斜治理的实战案例
- 展示独立开发BI看板、报表的经验，以及配合算法团队进行AI数据集建设的经历
- 提前熟悉ClickHouse、Doris等OLAP引擎或Iceberg、Hudi等数据湖技术，以匹配加分项要求
- 复习并巩固数据倾斜处理、实时计算性能调优等高级大数据开发技能
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出你在架构设计、性能调优或解决复杂数据问题中的具体行动和量化成果
- 对于业务对接问题，强调“理解业务本质->评估现有资产->制定短期/长期方案->推动落地”的闭环思维
- 请分享一个你主导的数仓分层设计与维度建模项目，如何解决指标口径不一致的问题？
- 在Spark或Flink任务中，你是如何处理数据倾斜和进行性能调优的？请举例说明
- 针对AI高质量数据集建设，你如何进行样本筛选和特征预处理？遇到过哪些数据质量问题？
- 当业务方提出紧急的数据需求，而现有数仓模型无法直接支持时，你会如何处理？
- 准备2-3个核心项目案例，详细梳理其中的技术难点、解决方案及最终业务价值
- 了解贝因美所在行业的数据应用场景，如用户画像、精准营销、供应链预测等，以便在面试中结合业务谈技术
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
大型企业能提供相对稳定的薪酬福利体系，核心基建岗位薪资处于市场中上水平，但JD未明确披露具体薪资与额外福利。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大数据平台、数仓、AI数据集等全链路建设，技术栈新且场景丰富，能显著提升数据基建与AI数据支撑能力。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、HiveSQL、Python、Hadoop、Hive、Spark、Flink、ClickHouse、Doris、Iceberg、Hudi
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但作为核心基建与运维调优岗位，可能需要响应数据故障与异常，存在一定的工作强度压力。
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
70中等
依托大型企业的丰富业务场景，数据赋能业务的价值体现明显，但属于传统母婴/食品行业的数字化转型，行业增速平稳。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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