美高梅
Data Platform Engineer
Data Platform Engineer
发布于 1 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
Sql
Sre
数据仓库
数据管道
值不值得投
63综合评分
综合评分 63
数据平台与SRE复合岗，技术栈主流、成长性较好，但需7×24值班且薪资福利未披露。
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
3.3万
与数据工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
12 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计、维护和优化数据仓库、实时营销平台等数据平台的数据管道，同时承担平台监控、告警、自动化与SRE相关工作
你需要保障核心数据服务稳定高效运行，参与7×24值班，并与开发团队协作支持业务和数据量增长
最低要求
计算机科学、信息管理或相关专业本科及以上学历
年以上数据开发或平台 DevOps/SRE 相关工作经验
精通 SQL 编程，熟悉完整的数据处理流程，包括数据采集、清洗、预处理、转换、存储和可视化，并具备数据产品开发相关经验
具备 Python、Shell Scripting 等其他编程语言经验
逻辑思维清晰，编程风格规范，具备良好的文档/注释习惯
对数据敏感，能够识别潜在数据问题，及时调试程序，并具备较强的问题解决能力
理解分布式计算系统和流式处理技术，如 Hive、MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Kafka 等
工作职责
设计、实施、维护和优化数据平台中的数据管道，包括但不限于数据仓库、实时营销平台及其他数据产品平台
监控平台运行，对事件进行根因分析并实施纠正措施，确保平台服务稳定、可靠、高效
设计、实施、维护和优化核心数据服务的自动化监控和告警
自动化重复性任务，提升效率并减少人工干预
持续提升业务产品的运营质量，以支持业务和数据量的快速增长
与开发团队协作，集成新功能和改进
编写并维护系统和流程文档
参与值班轮换，为关键系统提供7×24小时支持
完成其他SRE相关工作，确保平台满足SLO（服务等级目标）要求
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位同时覆盖数据工程与SRE，技能面宽，能积累数据平台全链路和稳定性建设经验
- 涉及数据仓库、实时营销平台、流式处理等主流技术栈，技术成长空间较好
- 工作地点在澳门综合度假村集团，平台规模和数据体量具备一定复杂性
- 既要懂数据开发又要懂平台运维，复合技能门槛不低
- 适合具备2年左右数据开发/平台运维经验，愿意在数据平台与SRE交叉领域深耕，并能接受值班安排的工程师
缺点 / 挑战
- 需要参与7×24值班轮换，对故障响应和应急处理能力要求较高
- 实时数据平台对稳定性和SLO要求严格，排障压力可能较大
角色解读
- 可从数据平台工程师向资深数据工程师、数据平台架构师发展，深耕实时计算与数据基础设施
- 也可转向SRE/平台工程或数据产品技术负责人，承担更大范围的平台稳定性与团队协作职责
- 负责数据仓库、实时营销平台等数据平台的数据管道设计、开发和优化
- 保障平台稳定运行，进行监控告警、事故根因分析和纠正措施
- 推动重复任务自动化，与开发团队协作集成新功能并维护文档
- 参与7×24值班轮换，按SLO要求处理SRE相关工作
- 扎实的SQL与Python/Shell脚本能力，熟悉数据采集、清洗、转换、存储和可视化全流程
- 理解Hive、MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Kafka等分布式与流式处理技术
- 具备平台运维/SRE意识，能设计自动化监控告警并进行故障排查
- 良好的逻辑思维、规范编码和文档习惯，对数据敏感
申请策略
- 投递前了解美高梅中国在澳门的数据产品与业务场景，面试中突出平台稳定性和业务支撑意识
- 确认岗位所属团队及主要办公物业，并了解值班频率和轮班安排
- 突出SQL优化、数据管道开发、数据仓库/实时平台建设经验，量化数据量与稳定性成果
- 展示Python/Shell自动化脚本、监控告警和故障排查案例
- 列出Spark、Flink、Kafka、Hive等分布式/流式技术使用经历
- 强调规范编码、文档习惯和跨团队协作能力
- 补强SRE方法论，如SLO、告警设计、事故复盘和自动化运维
- 准备实时计算与数据湖/数仓相关项目案例，熟悉Flink/Kafka常见问题排查
面试指南
- 用STAR结构描述场景、任务、行动和结果，重点说明技术选型、排障过程和量化结果
- 回答稳定性问题时按“发现-定位-止损-修复-复盘-预防”展开
- 谈技术栈时结合具体项目说明为什么用、怎么用、遇到什么问题及优化效果
- 请描述你设计并优化过的一条数据管道，如何处理数据量增长和性能瓶颈？
- 当核心数据服务出现延迟或数据异常时，你如何定位根因并推动修复？
- 你如何设计数据平台的监控告警体系？如何平衡告警灵敏度和噪音？
- 请举例说明你如何用Python/Shell自动化重复性运维任务
- 你如何理解SLO，并在数据平台中落地？
职位点评
薪资福利55
成长发展82
工作生活50
使命价值65
薪资福利
55较低
JD未披露薪资、奖金或福利信息，补偿性动机难以从职位描述中确认；仅能判断为全职技术岗位。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
82较高
岗位覆盖数据管道、实时平台、监控告警和SRE，技术栈较主流，能积累数据平台全链路与稳定性经验。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Shell Scripting、Hive、MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Kafka、SLO、SRE
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD明确要求参与7×24值班轮换，未提及弹性办公或双休等安排；生活化动机的满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
65中等
岗位处于成熟行业的数字化数据平台建设场景，采用实时计算等主流技术，但JD未突出社会使命或行业高速增长。
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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