哈啰出行
数据开发专家-国际金融方向
数据开发专家-国际金融方向
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
大数据
ETL
数据治理
数据仓库建模
金融信贷
AI 估算 · 30k–50k
上海大数据专家岗，金融方向，技术栈前沿，市场薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责哈啰出行金融信贷业务的实时与离线数据仓库建设，包括架构设计、模型构建和数据处理，确保数据服务的稳定准确
同时需要培养初中级人员，推动数据治理和降本提效
适合有5年以上大数据开发经验、熟悉金融业务的数据专家
最低要求
任职要求: 1、本科及以上学历,计算机、金融、数学等相关专业，5年以上工作经验
熟悉金融信贷业务，精通数据仓库建模和ETL实施方法论，具备PB级金融数据仓库设计、实施工作经验，能够对数据仓库架构进行优化提效
熟悉Hadoop大数据生态圈技术组件，熟悉Hive/Flink/Python/MR/Spark等技术，具备互联网大数据环境数据仓库工作经验
熟悉数据标准、数据质量、数据指标、数据成本管控等数据资产管理和数据治理技术，且具备数据治理实践经验
具有较强的执行推动能力和沟通协作能力，能够解决业务痛点和数据痛点，发挥数据资产价值
工作职责
职位描述: 1、能够负责金融信贷业务板块实时数据仓库与离线数据仓库的需求管理、架构设计、模型建设和数据研发工作，保证数据服务的稳定性和准确性
能够对数据仓库团队初/中级人员在数据仓库建模、数据治理、金融业务等方向进行培养
能够通过数据资产治理、数据需求交付时效提升等方式实现数据仓库工作的降本提效
能够与上下游紧密协作，为金融商信贷业分析、业务决策、业务运营、数据产品等提供有效数据支撑，对信贷业务赋能
能够与行业先进的数据技术对标，采用最佳技术实践解决业务数据需求痛点
AI 洞察
优缺点分析
- 哈啰出行作为超大平台，数据量大，技术挑战强，能积累大规模数据实战经验
- 金融方向是公司核心业务，职位重要性高，有较大影响力
- 技术栈前沿（Flink、Spark等），能紧跟大数据技术发展
- 有培养他人的机会，提升领导力和影响力
- 数据仓库建设和治理工作复杂度高，需要处理海量数据稳定性与准确性
- 金融业务对数据可靠性要求极高，工作压力较大
- 团队培养职责需要兼顾技术和管理能力，对个人综合素质要求高
- 适合具备扎实大数据技术功底、有金融数据领域经验、渴望在技术深度和业务影响力上成长的资深数据工程师
角色解读
- 在数据技术专家路径上深耕，成为数据架构师或大数据技术负责人
- 转型技术管理岗，带领数据团队，负责更大范围的数据平台建设
- 深入金融业务，成为精通业务的数据专家，参与业务决策
- 负责金融信贷业务实时与离线数据仓库的架构设计、模型建设和数据研发
- 管理数据需求，保证数据服务稳定准确，并优化数据仓库架构
- 培养初中级团队成员，提升团队整体数据建模与治理能力
- 通过数据治理和交付时效提升实现降本提效，为业务分析决策提供支撑
- 精通数据仓库建模和ETL方法论，具备PB级金融数据仓库经验
- 熟练使用Hadoop生态组件，如Hive、Flink、Spark、Python等
- 熟悉数据资产管理和治理技术，包括数据标准、质量、指标、成本管控
- 具备较强执行推动和沟通协作能力，能解决业务痛点
申请策略
- 提前了解哈啰出行金融业务板块的现状和挑战，面试中展示对应思路
- 准备一个完整的数据仓库架构设计案例，阐述模型设计、治理方案和技术选型
- 突出大型金融数据仓库项目经验，特别是PB级数据量场景
- 强调数据治理和降本提效的实际成果，用数据量化
- 展示技术领导力，如带教经历、团队培训、技术方案推动
- 列出Hadoop生态核心技术栈的熟练程度和项目应用
- 补充金融信贷业务知识，如风控、信贷决策流程
- 深入学习Flink实时计算和数据治理工具（如Apache Atlas、DataHub）
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出量化指标
- 对于技术对比问题，从业务场景、延迟要求、一致性需求等维度分析
- 对于团队培养，强调知识分享、代码评审、任务分配与反馈循环
- 请介绍一个你主导的金融数据仓库项目，包括架构、模型设计和遇到的挑战
- 如何处理数据质量问题？举一个数据治理的实际案例
- 对于实时数仓和离线数仓，如何选择技术方案？Flink与Spark Streaming的对比？
- 你如何培养初中级数据工程师？有没有提升团队效率的方法？
- 如何平衡数据需求的及时性和数据质量？
匹配度报告
71
综合匹配度
超大平台金融数据岗，前沿技术栈，薪资优厚但办公灵活度一般。
适合人群
适合追求技术成长、高薪回报且能接受现场办公的资深数据专家。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
公司规模大且融资成熟，薪资有竞争力，但JD未明确薪资和福利，因此补偿性动机满足度中上。
薪资信号未披露 (30K-50K/月)
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿，有团队培养职责，能提升技术深度和领导力，但未提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Hive、Flink、Python、Spark、数据仓库建模、ETL、数据治理
成长机会培养
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，地点在上海闵行区（非市中心），JD未提及弹性工作或WLB，生活化动机满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
金融信贷行业稳定，但社会影响力一般；公司积极采用新技术，创新性较好。
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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