京东
数据开发
数据开发
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
数据仓库
ETL
数据治理
数据中台
AI 估算 · 25k–45k
北京大厂数据开发3-5年经验，技术栈热门，市场竞争充分，薪资处于行业中上水平。
职位详情
关于这个职位
加入京东数据开发团队，负责设计、开发与维护大规模数据平台，构建高效的数据处理流程，支撑业务数据的采集、存储、计算与分析
你将参与核心数据模型与数据仓库的规划与建设，确保数据一致性，为业务决策提供可靠支撑
同时，你需要基于业务需求开发数据产品与服务接口，推动数据在业务场景中的深度应用，并持续跟踪大数据技术趋势，引入先进框架提升系统性能
最低要求
教育背景：本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学、统计学等相关专业
工作经验：具备3-5年数据开发相关工作经验，有大规模数据处理、数据仓库建设、数据平台开发项目经验
熟悉数据建模、ETL流程设计、数据治理等
能力要求：精通SQL、Python或Java等至少一种编程语言
熟悉Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术栈
具备数据仓库设计、数据管道开发、实时数据处理等实践经验
了解数据中台、数据湖等架构理念
基本素质：具备良好的沟通能力和团队合作精神
具备独立分析和解决问题的能力
具有强烈的责任心
具备较强的学习能力和创新意识
工作职责
负责数据平台的设计、开发与维护工作，构建稳定高效的数据处理流程，支撑业务数据的采集、存储、计算与分析需求
参与核心数据模型与数据仓库的规划与建设，确保数据一致性、准确性与可扩展性，为业务决策提供可靠的数据支撑
基于业务需求，开发与优化数据产品及数据服务接口，提升数据使用效率，推动数据在业务场景中的深度应用
跟踪数据技术发展趋势，引入并实践先进的数据处理框架与工具，持续提升系统性能与开发效率
与业务及技术团队紧密协作，理解业务逻辑，通过数据洞察支持业务增长与运营优化，助力业务模式创新
负责数据质量监控与治理，建立数据规范与标准，保障数据安全与合规性
优先资格
有物流、供应链或互联网行业数据应用经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队使用前沿大数据技术栈（Spark、Flink、数据中台），技能含金量高
- 大厂平台稳定，福利完善，薪资竞争力强，且内部晋升通道清晰
- 互联网大厂工作强度较大，可能需要应对突发数据问题和加班
- 数据开发需深入理解业务逻辑，跨部门协作要求高
缺点 / 挑战
- 京东作为电商巨头，数据量大且业务场景丰富，能处理海量数据挑战，技术积累快
- 数据平台需要高稳定性和高性能，技术挑战和压力并存
- 适合有3-5年大数据开发经验、热爱技术、喜欢处理海量数据挑战、追求大厂平台和职业发展的求职者
角色解读
- 从数据开发工程师向数据架构师或技术专家发展，深入大数据底层技术
- 可转向大数据平台负责人或数据团队管理岗位，领导项目
- 有机会接触京东全链路数据，积累电商、物流等行业经验，向数据产品经理或数据科学家迁移
- 设计、开发与维护京东的数据平台，构建稳定高效的数据处理流程
- 参与核心数据模型与数据仓库的规划与建设，确保数据一致性和可扩展性
- 开发数据产品与服务接口，推动数据在业务中的深度应用
- 跟踪大数据技术趋势，引入并实践先进框架如Spark、Flink等
- 精通SQL和至少一种编程语言（Python或Java），能高效处理数据ETL
- 熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据技术栈，具备实际项目经验
- 具备数据仓库设计、数据管道开发、实时数据处理能力
- 了解数据中台、数据湖等架构理念，有业务分析能力
申请策略
- 面试前复习大数据核心原理，准备系统设计和项目案例
- 关注京东数据平台的技术博客或开源项目，展现对公司技术的了解和热情
- 重点突出大数据项目经验，特别是大规模数据处理、数据仓库建设或平台开发的项目
- 强调技术栈熟练度：SQL、Python/Java、Hadoop、Spark、Flink，并列出实际应用场景
- 展示业务理解能力：如通过数据支持业务决策或优化流程的案例
- 深入掌握Flink实时数据处理和Spark性能调优，熟悉数据中台架构
- 补充数据治理和数据质量保障方面的知识，如元数据管理、数据血缘
- 了解京东业务体系，特别是物流、供应链领域的数据应用
面试指南
- 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术深度和业务价值
- 对于系统设计问题，先明确需求和数据规模，再分模块阐述方案，最后考虑容错和扩展
- 准备1-2个完整的项目故事，包括关键决策和量化成果
- 请描述一个你参与过的数据仓库或数据平台项目，包括架构、技术选型和遇到的挑战
- 如何设计一个实时数据处理管道来支撑业务指标？请详细说明
- SQL优化：如何对一条慢查询进行排查和调优？
- Spark和Flink的区别是什么？在什么场景下选择Flink？
- 数据治理中如何保证数据质量和一致性？谈谈你的实践
匹配度报告
71
综合匹配度
京东数据开发，高薪前沿技术，成长机会大，但工作强度高，WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和大厂平台、愿意接受高强度工作节奏的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
85较高
京东作为上市巨头，提供具有竞争力的薪资福利，补偿性动机满足度高。
薪资信号偏高 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿大数据技术栈，有明确的技能成长路径，满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、数据中台、数据湖
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及WLB，互联网大厂通常工作强度大，生活化动机满足一般。
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
电商大数据提升运营效率，有一定的社会价值，但并非使命感驱动型岗位。
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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