第一部分：大数据岗位全景图

大数据岗位体系通常可以分为三大类：数据平台/基础设施类、数据开发/工程类、数据应用/分析类。

数据平台/基础设施类

这类岗位负责搭建和维护大数据的“地基”，确保数据能够稳定、高效、安全地存储和流转。

• 职位名称：

  • 大数据开发工程师 (Hadoop/Spark/Flink方向)
  • 数据平台工程师
  • 数据工程师 (偏平台/架构)
  • 大数据运维工程师
  • Kubernetes (K8s) 运维工程师 (大数据方向)

• 核心职责：

  • 设计、开发和维护公司的大数据平台（如Hadoop, Spark, Flink, Hive, HBase等）。
  • 负责数据采集、数据清洗、数据ETL（抽取、转换、加载）流程的开发和优化。
  • 构建和优化数据仓库、数据湖，设计数据模型（维度建模等）。
  • 解决大数据平台的高可用、高并发、性能瓶颈等技术难题。
  • 负责大数据集群的部署、监控、运维和故障处理。

• 核心技能要求：

  • 编程语言： Java (必须熟练), Scala (加分), Python (加分), Shell脚本。
  • 核心框架： Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce), Spark (Core, SQL, Streaming), Flink (流处理)。
  • 数据存储： Hive, HBase, Kafka, Kudu, Elasticsearch (ES)。
  • 云原生技术： Docker, Kubernetes (K8s), 服务网格。
  • 运维工具： Zabbix, Prometheus, Grafana。
  • 加分项： 有大规模数据处理（日PB级以上）经验，熟悉数据湖架构（如基于Iceberg/Hudi/Delta Lake的湖仓一体）。

数据开发/工程类

这类岗位是连接数据源和业务应用的“桥梁”，负责将原始数据加工成可供分析和使用的“数据产品”。

• 职位名称：

  • 数据开发工程师
  • ETL开发工程师
  • 数据仓库工程师

• 核心职责：

  • 根据业务需求,设计和开发数据ETL任务，将业务数据整合到数据仓库中。
  • 负责数据仓库的模型设计、维度建模和分层管理。
  • 开发和维护数据报表、BI数据接口，为业务方提供稳定、准确的数据。
  • 编写复杂的数据查询和SQL脚本,进行数据质量监控和治理。
  • 与数据分析师、数据科学家协作，理解他们的数据需求并提供支持。

• 核心技能要求：

  • SQL： 必须精通，包括复杂查询、窗口函数、CTE等。
  • 数据仓库理论： 熟悉星型模型、雪花模型等维度建模理论。
  • ETL工具/框架： 熟悉使用 Spark, Flink, Hive, Sqoop, DataX 等工具进行数据开发。
  • 编程语言： Python, Java/Scala, Shell。
  • 调度工具： Airflow, DolphinScheduler。
  • 加分项： 有数据治理、数据血缘、数据质量项目经验；熟悉特定行业（如电商、金融、游戏）的业务逻辑。

数据应用/分析类

这类岗位是数据的“最终用户”，直接利用数据进行洞察、决策和建模，为业务创造价值。

• 职位名称：

  • 数据分析师
  • 数据科学家
  • 算法工程师 (推荐、搜索、风控等)
  • BI工程师 (商业智能工程师)

• 核心职责：

  • 数据分析师：
    • 深入理解业务,通过数据分析发现问题、定位原因、提出建议。
    • 制作日常业务报表、专题分析报告，监控核心业务指标。
    • 与产品、运营、市场等部门紧密合作，用数据驱动决策。
  • 数据科学家：
    • 运用统计学、机器学习等方法，构建预测模型、用户画像等。
    • 进行A/B测试设计与分析，评估产品或策略效果。
    • 探索性数据分析,挖掘数据中的潜在规律和价值。
  • 算法工程师：
    • 负责核心算法（如推荐系统、搜索算法、广告算法、风控模型）的设计、开发、训练和优化。
    • 研究前沿算法,并将其应用到实际业务中，提升业务指标（如CTR, GMV, 转化率）。
    • 熟悉机器学习/深度学习框架，进行大规模模型训练和部署。

• 核心技能要求：

  • 通用基础：
    • 统计学与概率论： 扎实的基础。
    • SQL： 精通，用于数据提取。
    • 编程语言： Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) 是必备；R语言在某些领域也有应用。
  • 数据分析师侧重：
    • 数据可视化： Tableau, Power BI, Superset, ECharts。
    • 业务理解能力： 极强，能将数据与业务场景结合。
  • 数据科学家/算法工程师侧重：
    • 机器学习/深度学习： 熟悉各类算法原理和应用场景。
    • 算法框架： Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, CatBoost。
    • 编程能力： 对代码质量和工程化能力要求更高。
    • 数学基础： 线性代数、微积分、最优化理论。

第二部分：一份优秀的大数据岗位JD范例

以下以“数据开发工程师”为例，展示一份结构清晰、要求明确的招聘信息。

【热招职位】数据开发工程师 (电商/金融方向)

公司名称： XX科技有限公司 工作地点： 北京市海淀区/上海市浦东新区/远程 薪资范围： 25K-40K·14薪

职位描述:

我们正在寻找一位充满激情、技术扎实的数据开发工程师加入我们的数据平台团队，你将有机会参与构建公司核心的数据中台，处理海量级的用户行为和交易数据，为公司的业务增长、产品创新和精细化运营提供坚实的数据支撑，这是一个充满挑战和机遇的岗位，你将与顶尖的工程师和数据科学家们一起工作。

岗位职责:

1. 负责公司数据平台ETL流程的设计、开发与优化，确保数据能够及时、准确、稳定地从业务系统流入数据仓库。
2. 参与数据仓库的模型设计,进行维度建模，构建分层数据体系，为下游应用提供高质量的数据服务。
3. 使用Spark/Flink等计算引擎，开发大规模数据处理任务，解决数据倾斜、性能瓶颈等复杂技术问题。
4. 负责数据质量监控体系的搭建和维护,保障数据的准确性和一致性。
5. 与数据分析师、算法工程师协作，理解他们的数据需求，并提供高效的数据解决方案。
6. 持续优化数据平台架构,提升数据处理效率和资源利用率。

任职要求:

1. 学历与经验： 计算机相关专业本科及以上学历，3年以上大数据开发经验，有大规模数据处理（日TB/PB级）经验者优先。
2. 核心技术：
   • 精通 Java 或 Scala 编程，熟悉JVM原理，具备良好的编码规范和问题排查能力。
   • 熟练掌握 Hadoop、Spark、Flink 等主流大数据生态组件的原理和应用。
   • 精通 SQL，熟悉Hive、MySQL等数据库，有复杂SQL开发和调优经验。
   • 熟悉数据仓库理论,有 维度建模 实际项目经验者优先。
3. 工程能力： 熟悉Linux操作系统，能熟练编写Shell脚本；有使用Airflow等调度工具的经验。
4. 软性技能： 具备强烈的责任心、良好的沟通能力和团队协作精神，对技术有热情，有较强的学习和解决问题的能力。
5. 加分项：
   • 熟悉Kubernetes (K8s) 等云原生技术。
   • 有数据湖、Iceberg/Hudi/Delta Lake等湖仓一体架构实践经验。
   • 有电商、金融、广告等行业经验者优先。

我们提供:

• 极具竞争力的薪酬待遇和年终奖金
• 完善的五险一金及补充商业保险
• 弹性工作制,带薪年假
• 丰富的团队建设活动和节日福利
• 顶级的工程师团队,开放的技术氛围，广阔的职业发展空间

第三部分：求职者准备建议

1. 明确方向： 根据自己的兴趣和技能，确定是偏向平台、开发还是应用方向。
2. 夯实基础：
   • 数据开发/平台岗： 把Java/Scala基础打牢，深入理解HDFS/YARN/Spark/Flink的核心原理和源码，多动手实践项目。
   • 数据分析/科学岗： 刷SQL题（LeetCode, 牛客网），熟练使用Pandas进行数据处理，掌握常用机器学习算法的原理和Scikit-learn实现。
3. 项目经验： 准备1-2个能体现你技术深度的个人项目（如搭建一个个人数据平台、实现一个推荐系统等），并能在简历和面试中清晰地讲解。
4. 简历优化： 针对不同岗位，微调简历，突出与岗位要求最匹配的技能和经验，使用STAR法则来描述项目经历。
5. 面试准备：
   • 技术面： 准备好项目深挖、八股文（各种组件原理、优缺点）、算法题（手撕SQL/代码）。
   • 业务面： 思考你过往项目中数据是如何赋能业务的，展现你的业务理解能力。
   • 了解公司： 面试前务必了解公司的业务、产品和数据规模。

希望这份指南能对您有所帮助！祝您求职顺利！