互联网数据
数据开发/数仓工程师
负责数据仓库建设、ETL开发和数据建模，保障数据质量和时效。需要熟悉SQL、Hadoop/Spark生态。
日常工作，大白话版
核心就是把业务问题翻译成指标和分析，帮团队更清楚地做判断。
把数据开发/数仓工程师相关的目标拆成具体任务，和上下游确认节奏、口径和交付标准。
在需求变化、资源限制和时间压力之间做取舍，把事情推到一个能交付的结果。
岗位描述
- 专业要求：计算机科学、软件工程、数据科学与大数据技术等相关专业优先。
- 负责数据仓库的模型设计、ETL开发与数据加工链路维护，保障数据产出的时效性与准确性。
- 参与数据平台建设，开发统一的数据中间层与维度模型，支持多业务线的分析需求。
- 优化离线与实时数据处理任务（Spark/Flink等），提升计算效率与资源利用率。
- 建立数据质量监控体系，对数据一致性、完整性与及时性进行持续治理。
- 与数据分析师、算法工程师紧密配合，提供高质量的数据基础与工程支撑。
角色适配参考
这里不是给岗位贴死标签，而是帮你判断哪类工作风格更容易舒服地进入这个岗位。
优先匹配
DATA 数据人
用数据、证据和结构做判断
DOCS 规矩人
流程、标准与稳定交付的维护者
CTRL 掌控者
先看风险，再看速度
可以探索
BETA 内测人
偏好新工具、新方法与快速验证
SLIDE 胶片人
对结构、版面、措辞和体验细节敏感
PIXEL 像素级内耗
对误差、瑕疵和完成标准高度敏感
MOMO 隐身侠
低消耗、低干扰、稳定完成本职
谨慎选择
IDEA 脑洞体
擅长提出新视角、新叙事和新方案
VIBE 气氛怪
敏锐捕捉现场气氛并即时修正
这个岗位更吃哪些能力
思维风格条理度风险敏感品质敏感