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数据Pipeline工程师(Pipeline平台构建方向)

单位:德赛西威类型:社招地点:成都更新:2026-09-24

岗位信息

招聘单位德赛西威
工作地点成都
官方更新时间2026-09-02 14:05:52

职位描述

岗位职责

1. Pipeline平台构建:

– 构建统一数据Pipeline平台底座:任务编排与调度、批流一体加工引擎、链路依赖管理、失败重跑与断点续传,支撑三域(制造/产品/工程)数据加工与座舱采集数据后处理的规模化运行;

– 建设样本/特征生产链路,为训练平台提供标准化数据供给。

2. 开发范式与组件沉淀:

– 定义Pipeline开发模板、配置规范与可复用组件库,让领域链路开发(第1名Pipeline工程师及后续领域成员)以低代码/配置化方式上线新链路;

– 将数据质量规则(完整性、一致性、时效性校验)内嵌到链路框架,实现质量问题自动拦截与告警。

3. 性能与成本优化:

– 负责加工链路的资源调度优化、存储分层与计算成本控制;建立链路级SLA与可观测性(与评测观测岗协同)

任职要求

任职要求

硬性门槛(一票否决项):

- 5年以上数据工程/数据平台开发经验;本科及以上学历,计算机/软件相关专业;

- 主导或核心参与过Pipeline平台/数据加工链路体系的 0→1 构建(非仅使用现成平台开发业务链路),须能讲清编排调度、依赖管理、失败恢复的设计取舍;

- 精通 Spark/Flink 之一并有生产级调优经验;熟悉任务编排系统(Airflow/DolphinScheduler/Dagster 或同类);熟练使用 SQL 与 Python/Java/Scala;

- 有数据质量规则工程化、数据血缘在Pipeline层落地的实证。

加分项:

- 有湖仓一体(Iceberg/Hudi/Paimon)实践经验;有特征平台/样本库建设经验;

- 有AI训练数据Pipeline(语料/多模态数据加工)经验;有汽车或制造行业数据工程背景。

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