高级数据工程师（L5）- 内容财务

在 Netflix，我们的使命是娱乐全世界。我们正在共同书写下一个篇章——不断突破故事讲述的边界，拓展全球粉丝影响力，并将看似不可能的想法变为现实。我们是一支追求卓越的团队，热衷于探索当创造力、直觉与前沿技术相结合时会发生什么。欢迎加入我们，一起创造未来。

【关于团队】
Netflix 不仅仅是一个产品，更是一台全球娱乐引擎。我们自制剧集和电影，从全球范围引进内容，每年投入数十亿美元用于内容生产。在这些背后，是复杂而精密的财务体系：财务规划与分析（FP&A）、内容规划、制片财务等。这些团队高度依赖及时、可靠的数据来决定拍什么、在哪里投资，以及如何塑造 Netflix 的未来。这正是本团队和该岗位存在的价值。

• 【岗位职责】
• 作为内容财务 DSE 团队的高级（L5）数据工程师，你将设计、构建并负责可扩展、具备高可靠性的数据管道和数据产品，为内容财务规划及相关系统提供核心数据支撑。这些数据每天都会在各类规划周期中被使用，用于回答诸如：
• 我们应如何在即将到来的预测季中分配和调整内容预算？
• 哪些信号可以用于指导我们的长期内容投资战略？
• 如何确保财务结果能够快速、准确并且有信心地完成结算？

你的工作成果将直接被 FP&A、规划和内容会计等财务团队使用，覆盖从内容规划和预测到制片财务的各个环节。同时，你还将帮助定义该领域中“现代数据工程”的样貌：塑造自己的角色，构建牢固的数据基础和数据模型，并影响我们在数据工程生态中如何使用生成式 AI 等新技术。你构建的系统和产品，将直接影响 Netflix 决策：投什么、如何承担风险，以及如何在全球范围发展内容业务。

【工作地点】
优先地点：Los Gatos, CA，可接受远程办公（Remote）。

• 【任职要求】
• 能编写简洁、优雅、易维护的代码，并能快速自学和掌握新技术。
• 精通至少一门主流编程语言（如 Java、Scala、Python），并对 SQL 非常熟练。
• 具备扎实的数据建模能力，能够设计清晰、可扩展、面向未来的数据模型，支持财务及其他多种业务场景。
• 具备系统化思维，理解与众多上下游系统集成的复杂性，能够在系统间对数据流、数据契约及各种权衡做出合理判断。
• 拥有强烈的产品意识，不只关注数据管道本身，更关注终端用户、决策场景以及数据产品如何真正创造价值。
• 在以下至少一个方向具有深厚背景：分布式数据处理、数据服务的软件工程实践，或数据建模与数据仓库建设。
• 熟悉 Spark、Flink 等大数据技术，能够处理超大规模的互联网级数据集。
• 具备敏锐的数据直觉和出色的细节把控能力，对数据质量、可靠性和正确性有强烈追求，包括清晰文档、稳健的数据契约和有效的调试实践。
• 对现代及前沿技术保持好奇和开放态度，愿意在合适的场景中尝试使用生成式 AI 及下一代 AI 工具，并追求长期稳定的业务价值。
• 认同 Netflix 文化，能够在高度自主的同时保持紧密协作，乐于给予和接收坦诚、建设性的反馈。

【经验要求】
文中未明确年限，需具备高级（Senior/L5）数据工程师水平的相关经验。

• 【薪酬结构】
• 薪酬结构通常由年度薪资构成，不设年度奖金。
• 员工可每年自主选择薪资与期权的比例。
• 公司根据市场指标、岗位族群、个人背景、技能和经验综合评估，确定个人在市场区间内的“顶级水平”（top of market）薪酬。
• 本职位的薪酬区间为 380,000 美元 – 610,000 美元，实际数额会根据工作地点有所调整。

• 【福利待遇】
• Netflix 提供完善的综合福利，包括但不限于：
• 医疗健康计划
• 心理健康支持
• 401(k) 退休计划及公司配比
• 股票期权计划
• 残障保险项目
• 健康储蓄账户（HSA）和灵活支出账户（FSA）
• 家庭生育与组建相关福利
• 人寿及重大伤残保险
• 带薪假期与休假项目

休假制度

• 全职计时员工每年累计约 35 天带薪休假（含年假、节假日和病假）。
• 全职月薪员工则可享有弹性带薪休假（Flexible Time Off）。

Netflix 是全球领先的流媒体娱乐公司之一，致力于为全球用户提供高质量的影视内容。公司不仅自制剧集和电影，还从世界各地引进多元化故事，并在内容领域投入巨额资金。Netflix 拥有独特的企业文化，强调高度责任、自主与坦诚沟通，重视多元化与包容性，并相信多元背景能够构建更强大的团队。公司在全球范围内运营，持续通过技术和数据驱动的方式优化内容创作、投资和分发。

职位至少开放 7 天，招满即止。招聘过程中如因残障或其他原因需要便利或调整，可向招聘伙伴提出申请。公司为所有候选人提供平等机会，不因种族、宗教、肤色、血统、国籍、种姓、性别、性取向、性别身份或表达、年龄、残障、医疗状况、怀孕、基因信息、婚姻状况或军人身份等因素而歧视。