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Principle Data Platform Engineer
Principle Data Platform Engineer
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
United States, Washington, Redmond
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
CI/CD
Purview
可观测性
大数据
数据平台
数据治理
AI 估算 · 117k–228k
该职位要求资深技术专家，负责核心数据平台建设，技术门槛高且对业务影响大，薪资水平在业内极具竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为微软全球营销数据工程团队的首席数据平台工程师，你将负责构建前沿的数据平台，处理数十亿需求信号，以支持个性化的客户旅程、媒体创新和高影响力的营销活动
你将设计和实施联邦式数据基础设施战略，开发监控系统、数据治理框架和工具，并与内部产品团队合作，共同塑造数据与AI驱动的营销未来
最低要求
计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及6年以上技术工程经验，编程语言包括但不限于C、C++、C#、Java、JavaScript或Python
或同等经验
工作职责
制定并实施专注于成本优化和可扩展性的营销数据联邦基础设施战略
为数据平台基础设施、管道、使用情况和访问模式开发监控系统和流程
构建数据发现、访问管理、策略执行和血缘追踪的能力，与数据工程数据平台愿景保持一致
创建和部署用于数据质量测量和监控的框架和工具，以提供安全、可持续、高性能和可靠的营销数据以满足消费者需求
根据奖牌架构和跨所有访问层的自动化基于角色的访问控制，设计和推出数据存储框架和解决方案
通过最佳实践、编码标准和强大的代码管理工具建立工程卓越性
与数据产品工程、数据运维和合作伙伴工程团队合作，提供端到端的平台解决方案
与Fabric、Purview、Azure ML团队合作，影响产品路线图并解决功能差距
实施用于跨租户Azure数据摄取和发布的共享工具
部署数据分类、标记、保留、归档和删除的能力，以满足隐私政策要求
使用事件和反馈数据识别并优先考虑平台改进
体现我们的文化和价值观
优先资格
计算机科学或相关技术领域的硕士学位，以及8年以上技术工程经验，编程语言包括但不限于C、C++、C#、Java、JavaScript或Python
或计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及12年以上技术工程经验，编程语言包括但不限于C、C++、C#、Java、JavaScript或Python
或同等经验
年以上软件开发生命周期经验，其中2年以上担任管理大数据平台的领导角色
年以上基础设施即代码（Terraform, Bicep, ARM）经验
年以上CI/CD流水线和DevOps自动化经验
身份与访问管理（RBAC, PIM, 条件访问）
年以上治理框架（数据分类、策略执行、合规控制）经验
可观测性（OpenTelemetry, 监控, 日志记录, SLOs）
事件管理和可靠性工程实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在微软这样的科技巨头工作，能接触最前沿的技术栈（如Fabric, Purview, Azure）和超大规模数据场景
- 职业影响力：所构建的平台直接支撑全球营销业务，工作成果能产生显著的商业影响和可见度
- 技能深度：专注于数据平台全栈能力（从基础设施到治理），能培养成为稀缺的复合型技术专家
- 网络资源：有机会与内部顶级产品团队合作，拓展技术视野和人脉
- 技术复杂度高：需要平衡大规模系统的性能、成本、安全与合规性，技术决策和问题排查难度大
- 适合拥有丰富大数据和平台工程经验，追求技术深度和业务影响力，并希望在顶尖科技公司解决复杂系统问题的资深工程师
缺点 / 挑战
- 跨团队协作：作为平台团队，需要与多个业务和工程团队紧密协作，对齐需求和管理期望颇具挑战
- 持续演进压力：技术栈和业务需求快速变化，需要不断学习并推动平台迭代以保持领先
角色解读
- 技术路径：可向数据架构师、首席工程师或技术专家（如Principal/Staff Engineer）发展，负责更复杂、更底层的系统设计
- 管理路径：凭借领导经验，可转向技术管理岗位，如工程经理或技术总监，负责团队和项目交付
- 领域专家：在营销技术与数据平台交叉领域成为顶尖专家，或向更广泛的云平台、AI基础设施领域拓展
- 设计和构建可扩展、安全的大数据平台基础设施，处理海量营销数据
- 实施数据治理、质量监控和访问控制框架，确保数据的可靠性和合规性
- 与内部产品团队（如Fabric, Purview）合作，推动平台能力演进并解决功能差距
- 建立工程最佳实践和监控系统，提升平台的稳定性和运维效率
- 深厚的大数据平台架构和开发经验，熟悉奖牌架构和联邦数据策略
- 精通基础设施即代码（如Terraform）、CI/CD流水线和DevOps自动化实践
- 扎实的数据治理能力，包括身份访问管理、数据分类、策略执行和血缘追踪
- 丰富的软件工程经验，掌握多种编程语言（如Python, Java, C#）和可靠性工程实践
申请策略
- 深入了解微软的营销业务和技术愿景，思考你的经验如何能为其“前沿组织”转型做出贡献
- 在申请和面试中，展现出对工程卓越、协作文化和成长心态的认同与践行
- 重点展示设计和交付大规模、可扩展数据平台或基础设施的具体项目经验，量化其规模和影响
- 详细描述在数据治理、安全合规（如RBAC, 数据分类）和可靠性工程（SLOs, 事件管理）方面的实践经验
- 突出使用基础设施即代码（Terraform/Bicep）、CI/CD工具链和自动化运维的实际案例
- 强调在跨职能协作中，如何推动技术决策、影响产品路线图或解决复杂技术问题的能力
- 深入理解微软数据生态系统，特别是Fabric和Purview的核心概念、架构和最佳实践
- 强化对云原生大数据服务、成本优化策略和现代可观测性工具（如OpenTelemetry）的掌握
面试指南
- 使用STAR（情境-任务-行动-结果）法则来结构化回答，确保逻辑清晰并突出个人贡献
- 对于技术问题，先阐述核心原则和设计考量，再结合具体案例说明实施细节和权衡决策
- 在回答协作类问题时，强调沟通、共识建立和以结果为导向的解决问题过程
- 请描述你设计或重构过的一个最复杂的数据平台架构，你面临的主要挑战是什么，如何解决的？
- 你如何为一个大数据平台设计和实施数据治理与安全策略（如访问控制、数据分类）？
- 请分享一个你使用基础设施即代码（如Terraform）管理复杂云资源的经验，你如何确保其可靠性和可维护性？
- 当平台出现重大性能或可用性问题时，你的排查思路和恢复流程是怎样的？
- 你如何与产品团队或其他工程团队合作，将他们的需求转化为可行的平台功能或改进？
职位点评
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