薪酬数据技术深圳数据架构师
数据需求量小

深圳数据架构师

设计企业级数据平台架构,通过数据建模、治理与计算引擎优化,支撑业务指标分析、实时决策与数据资产价值转化。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

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平均月薪

¥48400

中位数 ¥0 | 区间 ¥37600 - ¥59300

数据来源:谈职全网12份招聘数据;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

75% 人群薪酬落在 >30k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

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三大影响薪酬的核心维度

影响薪资的核心维度1:工作年限

应届
3-5年
5-10年
>10年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
12¥48400¥5700
80
10¥34300¥3800
67
10¥24900¥2000
50
6¥40100¥7100
35
6¥22200¥2600
19
6¥20000¥1800
14
5¥26000¥2200
10
6¥28300¥1500
10
5¥25800¥2600
10
10¥28700¥3900
10

市场需求

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10月新增岗位

4

对比上月:岗位减少0

数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。

岗位需求趋势

不同经验岗位需求情况

工作年限月度新增职位数职位占比数
>10年4
100%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

数据架构师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地数据架构师的招聘、薪资和就业数据。

#1 深圳
14.3%12 个岗位
#2 杭州
11.9%10 个岗位
#3 广州
11.9%10 个岗位
#4 西安
11.9%10 个岗位
#5 上海
9.5%8 个岗位
#6 合肥
7.1%6 个岗位
#7 成都
7.1%6 个岗位
#8 郑州
7.1%6 个岗位
#9 北京
7.1%6 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
TANZHI AI

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热招职位

具身大模型数据架构师

深圳学历不限1年以下

1、计算机、数学、统计、自动化、电子、机器人等专业;

2.、具备 AI 算法开发、数据工程、分布式系统、模型调优或系统工程优化相关经验之一;

3、具备海量多模态异构数据的架构设计能力,能够从业务目标出发设计数据分层、数据模型、存储布局、索引组织与读写链路;

4、熟悉 Python/Java/ go中至少一门语言,具备扎实的数据处理和工程实现能力;

5、熟悉 Iceberg、Lance 等面向大规模分析或多模态数据场景的数据格式与存储方案,理解 Parquet、Arrow、对象存储、元数据管理等核心机制;

6、熟悉 LanceDB、Milvus、Elasticsearch、ClickHouse 等检索/分析系统,或有多模态样本库建设经验;

7、熟悉 Spark、Flink、Ray、Kafka 等大数据或分布式计算框架中的一项或多项,理解批处理、流处理、批流一体及任务编排;

8、熟悉向量检索、特征索引、样本检索、数据切片、时间戳对齐、多模态关联等一种或多种能力,能够支撑训练数据构建和问题追溯;

9、对数据闭环、具身智能和大模型方向有强烈兴趣,具备自驱力、学习能力和跨团队协作意识。

加分项

1、有机器人、自动驾驶、大模型行业等行业的多模态海量数据架构实践经验;

2、有数据湖、湖仓一体、元数据平台、数据质量平台或数据检索平台建设经验;

3、有顶会/期刊论文、开源项目、数据竞赛成果,或在数据基础设施方向有系统性产出。

数据分析师

深圳学历不限1年以下

1、负责用户侧和产品侧的数据采集、整理与分析,建立完整的用户画像体系,深入挖掘用户特征、偏好及行为规律;
2、协助构建用户行为分析模型,通过漏斗分析、路径分析、留存率分析等方式,揭示用户触达、转化、流失的关键节点及其影响因素;
3、分析用户全生命周期(获取、激活、留存、召回、流失)的表现,挖掘用户增长潜力,优化用户运营策略;
4、支持产品迭代,评估新功能上线效果,设计用户增长与转化的核心KPI指标体系,输出分析报告。

SSV-数据分析

深圳学历不限1年以下

1.负责SSV相关产品数据分析工作,包括产品数据洞察,运营效果分析,数据分析工具建设等;

2.通过数据分析建立用户洞察,为产品迭代提供指引。提供产品策略的数据支撑;

3.协助建设产品数据体系,完善数据pipeline,定位产品关键问题,支撑ab实验。

1.负责供应链全链路数据整合与标准化数据库搭建维护,制定数据规范保障数据准确一致。
2.开展采购环节数据分析,包括品类成本结构拆解与供应商绩效评估,输出优化建议支撑集中采购或协议谈判。
3.监控库存水平并分析周转效率以制定优化策略,联动生产部门分析物资消耗与生产效率关系,输出消耗标准调整建议降低生产成本。
4.定期输出结构化数据分析报告并可视化关键指标,针对异常数据及时预警,为管理层提供数据驱动的决策支持。
5.跨部门协作解决数据相关问题,推动供应链数据在业务端的应用,协助优化内部系统数据流转以提升使用效率。

监管数据治理工程师

深圳学历不限1-3年

1、监管解读:持续跟踪并解读国家金融监督管理总局、属地监管机构、行业协会等发布的最新法规、指引和通知,按各级监管要求落实数据质量提升
2、制度建设:制定并维护《监管报送管理办法》等管理制度,及时响应外部监管变化进行新增及修订
3、规划落地:给出监管重点事项规划和方案设计,制定详细计划并推动执行落地
4、报送管理:编制月度/年度报送日历,监控关键时间节点,按时完成每月增量报送/年度重报等
5、数据治理:对发现问题进行定性归因,明确责任主体,确保存量问题动态清零;制定总分联动考核方案,定期跟踪执行成效,提升报送数据质量

医疗数据分析师

深圳学历不限1-3年

1、负责平安医疗相关数据整合与深度分析,支持业务决策;
2、构建和优化医疗风险预测、费用控制、疾病趋势等数据模型,提升数据分析的准确性和实用性;
3、与业务、运营等部门协作,理解业务需求,为保险产品定价、营销风控、医疗控费等提供数据支持与分析报告;
4、参与数据治理及数据质量提升工作;

数据分析师(个人金融)

深圳学历不限1-3年

1.负责客户关系的维护与开发,提升客户满意度和忠诚度;
2.负责客户市场的分析与研究,制定并执行客户经营策略;
3.负责客户经营计划的制定与实施,确保客户经营目标的达成;
4.负责团队的管理与指导,提升团队整体客户经营能力;
5.负责客户经营数据的统计与分析,优化客户经营策略。

高级用户画像数据挖掘工程师

深圳学历不限1年以下

1、负责用户画像标签挖掘、端到端方案设计和开发工作;

2、负责离线/实时标签的开发、部署、维护等工作;

3、负责画像在广告场景的应用,如lookalike、ROI出价、智能定向等。

1.参与数据治理规划,制定详细的治理专项计划与实施方案,负责数据治理专项的整体推动;

2.负责制定数据治理相关政策、制度、流程的方案,并推进实施落地;

3.负责数据治理解决方案规划及实施,包括数据资产(数据目录、指标体系、标签体系等)、数据标准、数据质量、元数据管理、数据服务和数据安全等方面的工作;

4.参与监管数据的治理,提升数据报送质量;

5.参与公司数据平台建设,负责推动数据资产盘点、数据质量提升、数据标准落标、数据分类分级等项目工作;

6.完成领导交办的其他各项工作。

数据管理高级工程师

深圳学历不限1-3年

1、负责部门相各类数据管理平台和AI技术应用的整改规划和设计
2、负责数据管理监测平台、知识管理平台的开发管理和运营
3、负责集团数据技术体系的评估、指导与检视
4、负责部门系统和平台的安全管理,管理安全问题额修复
5、负责数据监测和知识管理平台的运营, 设计风险监测、敏感信息识别、AI审核等功能,管理和推动平台建设

1.负责供应链全链路数据整合与标准化数据库搭建维护,制定数据规范保障数据准确一致。

2.开展采购环节数据分析,包括品类成本结构拆解与供应商绩效评估,输出优化建议支撑集中采购或协议谈判。

3.监控库存水平并分析周转效率以制定优化策略,联动生产部门分析物资消耗与生产效率关系,输出消耗标准调整建议降低生产成本。

4.定期输出结构化数据分析报告并可视化关键指标,针对异常数据及时预警,为管理层提供数据驱动的决策支持。

5.跨部门协作解决数据相关问题,推动供应链数据在业务端的应用,协助优化内部系统数据流转以提升使用效率。

1、业务介绍:负责顺丰统一AI和智能体基础设施建设,打造行业领先的AI中台和AI生态。
2、岗位内容:深度参与顺丰内部智能体项目,通过AI技术落地应用并且提升业务效果。
3、研究内容:(1)参与大模型技术研发与优化,深入探索大模型(如LLM、多模态模型)的核心算法,包括预训练、微调(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)、RAG(检索增强生成)等技术,优化模型效果与性能;(2)负责大模型在垂直领域的应用开发,包括但不限于智能问答、AIOps、AI Coding等场景,推动技术成果转化为实际生产力。

大语言模型预训练算法工程师

深圳学历不限1年以下

1. 教育背景:计算机、人工智能、数学、物理等相关专业硕士及以上学位,有顶级会议(如NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI等)论文发表经验者优先。

2. 核心算法理解:深入理解Transformer、GPT、DeepSeek、Qwen等主流模型架构的底层数学原理与训练细节,对Linear attention、RMSNorm、DynamicTanh (DyT)、Mixture of Experts (MoE)等LLM底层模块有独到见解。

3. 分布式训练实战经验:具备主导或深度参与LLM预训练的实际经验,熟悉PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等分布式训练框架。

4. 专业素养:具备严谨的实验设计和结果分析能力,能够主动发现并解决训练过程中的复杂算法问题。

5. 沟通协作:具备优秀的沟通能力和团队合作精神,能够与数据、系统、硬件等不同背景的团队高效协作。

6. 加分项:有使用过大于128张GPU进行LLM预训练、大规模预训练数据合成、硬件友好模型结构设计等相关经验。