哈啰出行
数据开发-上海
数据开发-上海
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
数据模型
数据仓库
大数据开发
AI 估算 · 20k–35k
上海数据开发3年经验，互联网大厂待遇，技能需求高，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
这个职位是哈啰出行的数据开发工程师，主要负责大数据平台的开发与数据仓库建设，通过数据驱动业务决策，降低运营成本
你将参与设计数据模型、优化查询性能，并基于业务痛点提供数据解决方案
适合有3年以上数仓经验、熟悉Hadoop生态的候选人
最低要求
本科及以上学历，计算机、金融、数学等相关专业
3年以上数据仓库相关工作经验
熟练掌握数据模型设计理论知识，精通SQL编程，能使用SQL语言处理复杂的数据逻辑
熟悉Hadoop/Hive/Spark/Kafka等大数据平台，能基于实际业务场景进行有针对性的优化
工作职责
参与哈啰大数据的开发，实现数据驱动业务，降低业务运营成本，提升运营效率
充分了解业务痛点，为业务提供数据解决方案
基于业务场景及业务诉求，合理设计搭建数据仓库模型并持续进行模型优化与迭代
持续对系统的技术架构进行改进和优化，提升海量数据的查询性能和用户体验
优先资格
有金融信贷业务数仓建设经验优化
AI 洞察
优缺点分析
- 哈啰出行是共享出行领域的头部公司，业务数据量大且场景丰富，有利于积累实战经验
- 职位涉及大数据全链路开发，技术栈主流，能全面提升数据工程能力
- 公司融资充足且规模大，工作稳定性高，薪资福利有竞争力
- 大数据处理对性能要求高，需要不断优化SQL和集群配置，工作有一定技术难度
- 业务需求多样，需要快速理解出行场景并转化为数据方案，沟通成本不低
- 适合有3年以上数仓经验、对大数据技术有热情、希望在成熟平台深耕数据工程的求职者
角色解读
- 技术深化：成为大数据技术专家，掌握实时计算、数据湖等前沿技术
- 架构转型：向数据架构师发展，负责整体数据体系的设计与演进
- 业务复合：结合出行行业知识，转向数据产品经理或数据科学家
- 参与哈啰大数据平台的开发，负责数据仓库的搭建与优化，确保数据高效支撑业务决策
- 深入理解业务痛点，设计并实施数据解决方案，例如通过数据模型降低运营成本
- 持续优化系统架构，提升海量数据的查询性能，改善用户体验
- 精通SQL，能处理复杂的数据逻辑，这是日常工作的核心能力
- 熟悉Hadoop/Hive/Spark/Kafka等大数据技术栈，掌握其使用场景和调优方法
- 具备数据模型设计理论知识和实际建模经验，能构建高效的数据仓库
申请策略
- 在简历中量化过往项目的成效，例如查询提速百分比、存储成本降低量
- 面试前了解哈啰的业务模式和数据特点，准备相关思考
- 突出数据仓库建模项目经验，尤其是分层设计和性能优化案例
- 列举Hadoop/Hive/Spark等技术的实际使用场景和调优成果
- 如有金融信贷或出行行业经验，务必强调业务理解能力
- 补充流处理技术如Kafka、Flink，以应对实时数据需求
- 学习数据治理与质量保障知识，增强系统性思维
面试指南
- 对于架构类问题，先讲通用理论，再结合自身项目说明实际选择
- 对于问题解决类，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出分析过程和效果
- 请说说数据仓库分层设计的思路及各层的作用
- 如何优化一个慢的Hive SQL？举例说明
- 遇到过数据倾斜吗？怎么解决的？
- 介绍一个你主导的数仓项目，包括设计、难点和成果
- 复习Hadoop生态核心组件原理，尤其是Hive和Spark的调优参数
- 准备2-3个完整的数仓项目案例，确保细节清晰
匹配度报告
64
综合匹配度
上海数据开发，主流技术栈，薪资有竞争力，但WLB不确定。
适合人群
最适合重视技术成长和薪资竞争力的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展75
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
70中等
薪资在互联网行业具有竞争力，但具体福利未在JD中说明，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
75中等
技术栈为主流现代大数据技术，能提供扎实的工程实践，但缺少明确的培训或晋升信号。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Hadoop、Hive、Spark、Kafka、数据仓库
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
工作模式为现场办公，未提及弹性或远程，互联网行业加班文化普遍，生活平衡一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
共享出行行业处于高速增长期，但该职位作为数据开发，直接社会影响通常一般。
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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