资深数据开发/数仓开发工程师（商家治理）

优缺点分析

角色解读

• 向资深数仓专家或数据架构师方向发展，深入数据治理领域
• 结合AI能力转型为AI数据工程师，推动智能化数据平台建设
• 在电商治理业务中积累领域知识，成为业务+技术复合型人才
• 设计并建设商家治理相关的数仓模型，制定分层架构并持续迭代
• 主导数据开发全流程，包括任务开发、运维及数据质量监控
• 通过AI和产品化手段建设数据资产，提升数据分析效率
• 精通大数据组件如Hive、Spark、HBase，能编写和优化复杂SQL
• 熟悉实时处理技术如Kafka、Flink，可应用于数据开发
• 掌握Python/Java/Shell至少一种，了解大模型与AI Agent

申请策略

• 了解SHEIN的商家治理业务背景，可在面试中展示相关理解
• 准备一个完整的数据治理项目案例，体现从设计到落地的全过程
• 突出数仓建模经验，特别是分层架构设计和数据治理案例
• 展示大数据组件实战项目，如PB级数据仓库实施经验
• 强调SQL优化、实时处理或AI辅助开发的项目成果
• 补充实时计算技术如Flink的实践能力
• 学习大模型和AI Agent基础知识，尝试应用到数据处理

面试指南

• 对于架构设计类问题，从业务需求出发，结合分层原则（ODS/DWD/DWS/ADS）说明
• 对于问题排查类问题，使用STAR框架：情境、任务、行动、结果
• 对于AI结合问题，可从降低取数成本、自动生成数据质量规则等角度回答
• 请谈谈数仓分层架构设计的经验和原则
• 如何保障数据质量？遇到数据不准的问题怎么排查和解决？
• 请描述一个你优化复杂SQL的案例，性能提升多少？
• 有没有使用过Flink？请讲一个实时处理的场景
• 如何将AI技术应用到数据开发中？你有什么想法？