哈啰出行
数据开发专家
数据开发专家
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
数据仓库
ETL
数据治理
金融信贷
AI 估算 · 35k–55k
资深数据专家，上海大厂，技能热门，薪资有竞争力
职位详情
关于这个职位
加入哈啰出行，负责金融信贷业务的数据仓库架构设计与开发，管理实时与离线数据，确保数据稳定准确
您将带领初/中级同事成长，推动数据治理与降本提效，为业务决策提供有力支撑
适合5年以上大数据经验、精通Hadoop生态、熟悉金融信贷的数据专家
最低要求
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
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
- 哈啰出行平台大，业务场景复杂，能积累金融信贷领域数据经验
- 技术栈主流，深耕大数据生态，个人技术成长快
- 有团队培养职责，锻炼领导力，向管理岗发展空间大
- 互联网金融赛道稳定，薪资待遇有竞争力
- 金融业务对数据准确性要求极高，工作压力大
- 涉及多方协作，沟通成本高
- 实时与离线数据双线并行，需平衡稳定性和时效性
- 适合有5年以上大数据经验、渴望在金融数据领域深耕、同时希望兼具技术和管理影响力的求职者
角色解读
- 数据专家可向数据架构师或数据团队负责人发展，负责更大规模平台
- 积累金融信贷领域经验后，可跨界到其他金融科技或互联网公司担任数据负责人
- 也可转向大数据平台研发，成为技术专家
- 负责金融信贷业务的数据仓库体系架构设计与开发，确保实时与离线数据稳定准确
- 主导数据治理、降本提效工作，优化数据模型和ETL流程
- 培养初/中级同事，提升团队整体数据能力
- 紧密协作业务方，为信贷决策和运营提供数据支撑
- 精通Hadoop生态组件（Hive/Flink/Spark等），具备PB级数据仓库经验
- 深入掌握数据仓库建模和ETL方法论，有金融行业背景优先
- 具备数据治理实战能力，包括数据标准、质量、指标、成本管控
- 优秀的推动力和协作能力，能解决业务痛点
申请策略
- 深入了解哈啰出行金融业务线（如哈啰借钱），在面试中展现业务理解
- 准备1-2个完整的数仓重构或治理案例，用STAR法则阐述
- 突出PB级数据仓库设计实施案例，量化具体效果（性能提升、成本降低）
- 强调金融信贷或相关业务的数据治理经验
- 展示Hadoop生态（Hive/Flink/Spark）的项目应用，最好有实时数仓经验
- 体现团队培养或指导经历，证明沟通与推动能力
- 巩固Flink实时处理技术，熟悉最新版本特性
- 学习数据治理方法论，如DAMA、数据中台实践
面试指南
- 项目背景-技术选型-个人角色-关键挑战-量化成果
- 问题诊断-方案设计-实施效果-总结反思
- 明确优先级-制定SOP-推动协作-复盘优化
- 请描述你设计过的数仓架构，如何处理实时和离线统一？
- 在金融信贷场景下，如何保证数据质量和一致性？
- 如何对现有数仓进行性能优化？给一个具体案例
- 当业务需求紧急但数据链路不稳定时，你如何平衡？
- 你如何培养团队初级成员？请举例说明
匹配度报告
66
综合匹配度
大厂金融数仓专家岗，技术主流，培养职责，薪资优但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和业务影响、能接受现场办公和一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
哈啰出行作为大型互联网公司，薪资水平有竞争力，福利较为完善，但职位未明确薪资区间，估算偏高。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展匹配
80较高
技术栈主流，涉及实时数仓与数据治理，且有团队培养职责，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Hive、Flink、Python、Spark
成长机会对数据仓库团队初/中级人员进行培养
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
未提及弹性办公或远程工作，需现场办公，工作强度未明确但金融业务可能要求较高。
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
60中等
金融信贷数据支撑业务决策，有一定社会价值，但整体行业影响力中性。
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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