澳蒂华
Data Engineer
Data Engineer
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
信息技术与基础设施
分布式系统
市场数据
数据建模
数据湖
数据管道
数据质量
AI 估算 · 25k–50k
金融科技顶级做市商，技术栈要求高，薪资竞争力强，结合市场水准得出。
职位详情
关于这个职位
作为数据工程师，你将负责Optiver全球数据平台的端到端数据生命周期管理，从原始市场数据捕获到归一化数据集，支撑交易和研究团队的高频决策
你将与交易员、研究员和工程师紧密协作，构建高可靠性、高性能的数据管道，确保数据质量与治理
最低要求
具有数据工程师或类似岗位的经验，最好在金融行业或高性能环境中（接受不同经验级别，包括初级）
精通Python，C++是加分项
扎实的数据采集、数据建模和归一化理解
精通设计和实现分布式数据管道
扎实的软件工程基础，特别是分布式系统的性能、可靠性和可扩展性
优秀的沟通能力和在快节奏协作环境中的工作能力
工作职责
构建和维护用于捕获和处理原始数据的稳健数据管道
摄入、编目和管理各种数据源，包括市场数据、执行数据、参考数据等
建模和归一化复杂的金融数据集，确保数据干净、一致，易于研究和生产使用
确保所有数据集在我们的全球数据湖中得到良好管理和治理
与全球多个办公室的交易员、研究员和工程师紧密合作，了解不断变化的数据需求并提供可扩展的解决方案
实施严格的数据质量检查、监控和告警，确保可靠性和一致性
为全球数据平台的架构和扩展做出贡献，支持不断增长的数据密集型策略
优先资格
有市场数据和交易所协议经验者优先
有湖仓一体架构经验（如Delta Lake、Databricks）者优先
C++是重要加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球顶级做市商，技术栈前沿，处理高频、高吞吐的实时数据，技能积累快
- 与顶尖的交易员、研究员共事，能深入理解金融市场的运作机制
- 公司规模大且稳定，福利好（如补充医疗、年终奖），薪资具有竞争力
- 数据工程是公司的核心支撑，工作意义感强，直接影响交易收益
- 技术栈偏重自研和专有系统，可能需要学习大量内部工具和领域知识
- 市场数据涉及交易所协议，学习曲线较陡，需要持续跟进技术变化
- 适合对金融科技感兴趣、热爱大规模数据处理、追求技术深度和职业稳定性的数据工程师
缺点 / 挑战
- 金融行业对数据准确性和延迟要求极高，工作压力较大，需要较强的抗压能力
角色解读
- 在数据工程领域深耕，成为数据架构师或数据平台专家
- 向金融量化方向发展，利用数据技能转向交易策略研究
- 晋升为技术负责人或团队主管，带领数据工程团队
- 负责从交易所等来源抓取原始市场数据，并构建自动化管道进行清洗和存储
- 对海量金融数据进行建模和归一化，确保交易和研究团队能直接使用高质量数据
- 维护全球数据湖的完整性和治理，监控数据质量并处理异常
- 与交易员和研究员紧密合作，快速迭代数据需求并优化数据架构
- 精通Python，熟悉分布式数据处理框架（如Spark、Flink）
- 扎实的数据库和数据建模知识，了解湖仓一体架构（Delta Lake、Databricks）
- 熟悉市场数据和交易所协议（如FIX、Binary）者优先
- 强软件工程能力，包括性能调优、系统设计和自动化测试
申请策略
- 关注Optiver的工程文化和技术博客，在面试中展现对高性能计算的热情
- 准备好一个完整的端到端数据项目案例，从需求到实现再到监控
- 突出数据管道构建经验，尤其是实时或近实时的高吞吐量系统
- 量化工作成果，例如延迟降低、数据量规模、质量提升等具体指标
- 强调Python和分布式框架（如Spark、Kafka）的熟练程度，若有C++经验更佳
- 展示对数据治理和数据建模的理解，包括元数据管理和数据血缘
- 补习金融基础知识，尤其是市场数据结构和交易所协议（如FIX）
- 熟悉湖仓一体技术，如Delta Lake、Apache Iceberg或Databricks
面试指南
- 采用STAR方法：情境-任务-行动-结果，突出技术选择和权衡
- 展示系统设计思维：从需求出发，考虑可扩展性、延迟、容错等非功能需求
- 用具体指标佐证，例如吞吐量、延迟、数据完整性百分比
- 描述你设计过的一个大规模数据管道，如何保证数据质量和容错？
- 解释如何对金融市场数据进行建模，使其同时满足交易的低延迟和研究的高一致性？
- 你如何处理数据倾斜或数据延迟问题？请举例说明
- Python和C++在数据处理中的优劣比较？你何时会用C++？
- 你对湖仓一体架构的理解？Delta Lake相比传统数据湖的优势？
职位点评
74
综合评分
顶级做市商数据工程师，前沿技术栈，高薪但现场办公，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和高薪回报、能接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展88
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
薪资水平处于市场高端，金融行业福利较好，但JD未明确面议，综合判断补偿性动机满足度高。
薪资信号面议 (25K-50K/月)
成长发展
88较高
技术栈前沿（湖仓一体、分布式系统），与业务紧密相关，成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Delta Lake、Databricks、数据管道、分布式系统
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，上海浦东陆家嘴附近（推测），金融行业工作强度较大，未提及弹性工时，生活平衡较弱。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
做市商行业属于金融核心，数据驱动交易，社会影响力中性，但公司强调多样性和包容性，有一定意义感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号diversity and inclusion
创新程度积极采用新技术
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