广西投资集团
开发工程师（数据方向）
开发工程师（数据方向）
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
南宁市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
数据仓库
数据安全
数据治理
AI 估算 · 12k–20k
国企背景，南宁薪资水平中等，技能要求高但市场溢价有限，综合估算月薪12-20K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责系统开发、数据治理及数据安全相关工作，需掌握SQL、大数据框架及数据治理方法论，加入国企背景的科技子公司，参与金融科技平台建设
最低要求
具备3年以上数据工程相关工作经验
精通SQL，具备复杂SQL优化能力
熟练掌握至少一种大数据计算框架（Spark/Flink/Hive等），熟悉数据仓库建模理论并有实际建模经验
熟悉至少一种编程语言（Python/Java/Scala等）
熟悉数据全生命周期管理方法论，具备数据资产盘点、元数据管理、数据血缘建设经验
有数据归档、过期清理、冷热分层存储等自动化管控经验
熟悉数据安全体系，掌握数据分级分类、脱敏、加密传输、访问控制等安全技术手段
熟悉数据权限管理、审计日志、行为监控等安全治理工具与方案
熟悉主流云厂商（阿里云/腾讯云/AWS等）大数据产品与服务，熟悉消息队列（Kafka/Pulsar等）、调度系统（Airflow/DolphinScheduler等），熟悉Linux与Shell脚本，具备运维排查能力
对数据敏感，具备数据分析思维与问题排查能力
工程化意识强，注重代码质量、文档规范与可维护性
学习能力强，能快速跟进大数据与数据安全领域新技术
沟通协作能力佳
具备较强的安全意识、合规意识与数据治理意识
具备良好的学习能力、逻辑思维能力和沟通能力
能协助完成后端模块的设计与开发、接口对接、数据处理等工作
具有高度的责任心和良好的职业操守，能承受较高强度的工作压力
持有DCMM相关认证或数据安全/治理相关认证（如CDMP/CDGA/CISP-DSG等）等相关证书，学历可放宽至大学本科
以上计算工作经验时间截至2026年5月31日
工作职责
负责系统所属模块的代码开发、调试及维护工作
负责项目概要设计文档、详细开发文档的编写
负责产品需求对接并进行定制化开发和交付
参与公司产品的架构优化、性能优化，并辅助其他模块进行技术实现
负责数据治理类项目的开展与实施工作
协助并完成其他各类技术开发任务
优先资格
了解DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）框架者优先
了解隐私计算、联邦学习等数据安全技术者优先
了解《数据安全法》《个人信息保护法》、GDPR等国内外数据安全法规，具备合规落地经验
有数据安全风险评估、安全审计配合或应急响应经验者优先
具备DCMM相关数据治理、数据质量、数据安全专项实践经验者优先
了解数据湖技术（Iceberg/Hudi/Delta Lake）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 国企背景稳定，福利保障完善，适合追求长期发展
- 数据安全与治理方向前景广阔，技能积累价值高
- 涉及全栈大数据技术栈，能接触多个主流工具
- 技术要求全面，需同时掌握数据工程、治理、安全等多领域
- 南宁地区数据岗位竞争相对一线城市较小，但薪资上限有限
- 适合有3年以上数据工程经验，希望深耕数据治理与安全领域，同时偏好国企稳定环境的技术人员
缺点 / 挑战
- 工作压力较大，需适应高强度任务和快速迭代
角色解读
- 纵向晋升为资深数据工程师或数据架构师，牵头复杂治理项目
- 横向拓展至数据安全专家或大数据平台架构师
- 在国企体系内可向管理岗位发展，如数据团队负责人
- 负责系统模块的代码开发与维护，参与数据治理项目实施
- 对接产品需求，进行定制化开发，并编写技术文档
- 参与架构优化、性能优化，以及数据安全技术落地
- 精通SQL及大数据框架（Spark/Flink/Hive），具备数据仓库建模经验
- 掌握至少一门编程语言（Python/Java/Scala）及数据安全技术
- 熟悉云平台大数据产品、消息队列、调度系统及Linux运维
申请策略
- 提前了解广西数字金服科技的业务方向，展现对金融科技的兴趣
- 面试时准备数据治理全流程的案例，清晰表达技术方案
- 突出数据治理项目经验，尤其是元数据管理、数据血缘、安全分级等
- 量化SQL优化、Spark作业调优等成果，体现工程化能力
- 列举持有DCMM、CDMP等认证，或数据安全项目案例
- 补充数据湖技术（Iceberg/Hudi）和隐私计算相关知识
- 熟悉DCMM框架及数据安全法规（个保法、GDPR）
- 强化云平台大数据服务（阿里云/腾讯云）的实操经验
面试指南
- 技术问题采用STAR法则：情景-任务-行动-结果，突出实际案例
- 架构设计类问题先明确需求边界，再逐步展开方案
- 数据治理问题强调方法论（如DCMM）与工具结合
- 请解释数据仓库建模的星型模型与雪花模型区别，并举例
- 如何优化一个慢SQL？请描述具体步骤
- Spark Shuffle的工作原理是什么？如何进行调优？
- 数据治理中如何实现元数据自动采集与血缘解析？
- 数据安全分级分类的方法论和实践经验
匹配度报告
60
综合匹配度
国企背景、前沿技术栈、数据安全治理方向，工作强度大，WLB一般。
适合人群
适合注重技能成长与技术深度，可接受较高工作强度和现场办公，对薪资和WLB要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利55
成长发展80
工作生活45
使命价值60
薪资福利匹配
55较低
薪资未明确披露，南宁薪资水平中等，国企福利较稳定但无额外补贴信息，补偿性动机满足一般。
薪资信号未披露（AI估算：12K-20K/月）
成长发展匹配
80较高
技术要求全面且前沿，涉及大数据、数据安全、数据治理等热门领域，成长空间大，但未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Spark、Flink、Hive、Python、Kafka、Airflow、数据湖、数据安全
业务类型ambiguous
工作生活匹配
45较低
要求现场办公且能承受高强度压力，没有远程或弹性工作安排，生活化动机满足较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值匹配
60中等
数据安全与治理具有一定的社会意义，国企背景稳定，行业属于高速增长赛道，但职位本身使命感不强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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