数据工程师
把分散的业务数据整理成可靠、可复用的数据资产，让分析、报表和业务系统能够使用同一套数据。
岗位介绍
- 梳理数据来源，设计采集、转换和加载流程。
- 建立数据模型，检查数据质量并处理异常。
- 维护数据管道及说明文档，支持分析与业务团队。
行情与薪资
- 人才供需
- 供不应求
- 参考薪资
- 应届14K+，资深30万+/年
- 竞争情况
- 中等
- 所属行业
- IT / 互联网 / AI
需求同比+40%
岗位要求
企业要求示例
Amazon（上海） / 上海
Data Engineer, Amazon Global Selling - AIT
以下条件适用于该企业职位，其他企业的要求可能不同。 查看企业职位
经验要求
1 年及以上数据工程经验。
必要能力
- 有数据建模、数仓和 ETL 管道实践。
- 使用过查询语言与脚本语言，例如 SQL、Python。
优先条件
- 大数据技术或 ETL 工具使用经验。
常见能力要求
- 能解释一条数据从来源到报表的完整链路。
- 能通过代码、数据模型和质量检查展示自己的贡献。
加分能力
- 有调度、版本管理及任务监控实践。
- 理解一个具体业务的指标体系。
技能与项目准备
SQL 与数据建模
能完成多表关联、分组统计，并解释表粒度与指标口径。
编程与数据管道
用 Python 等工具完成采集、清洗、定时处理和异常记录。
数据质量与业务沟通
设计完整性、重复值和一致性校验，向使用者解释数据边界。
用项目证明能力
做一条订单数据管道：原始数据 → 清洗 → 订单与商品模型 → 指标表。保留脚本、数据字典、质量检查和异常处理记录；效果只写实际测得的结果。
入行准备与发展方向
应届生
先完成一个可复现的数据项目，讲清表设计和校验逻辑。
转行者
从熟悉业务的数据问题入手，补齐 SQL、编程与建模的实践。
有经验者
准备数据稳定性、性能优化和跨团队协作案例，区分个人贡献。
可探索的发展方向
数据开发 / 数据平台与治理 / 数据架构