资深数据开发工程师（AI治理）

优缺点分析

角色解读

• 向数据架构师方向成长，主导大数据平台整体设计
• 深入AI治理领域，成为数据+AI复合型专家
• 有机会带团队，晋升为技术Leader或数据平台负责人
• 设计并建立研发效能和大模型使用情况的数仓指标体系，跟踪关键指标变化
• 根据业务需求持续优化数据模型，保证数据准确性和可扩展性
• 使用Python/Java开发数据处理程序，部署到大数据平台，并对数据质量进行监控和优化
• 扎实的大数据数仓开发经验，精通Hive、Spark、HBase等组件，能编写高效SQL
• 至少熟悉Python或Java语言，具备工程化开发能力
• 了解大模型基本原理，能够将模型使用数据接入数仓进行分析

申请策略

• 申请前了解希音的业务模式和数据体系，面试时展现对电商数据场景的理解
• 强调对数据质量的重视和自动化治理的思考
• 突出大数据数仓项目的架构设计和性能优化案例，强调数据模型优化带来的业务价值
• 展示Python/Java编程能力，尤其是数据处理相关的工程实践
• 如果有大模型使用或AI相关数据项目经验，务必单独列出
• 补充大模型基础知识，了解LLM训练数据的处理流程
• 学习实时流处理技术（Kafka/Flink）的实战应用

面试指南

• 使用STAR法则：背景、任务、行动、结果，强调量化成果
• 对于设计类问题，先明确业务目标，再提出技术方案，并考虑可扩展性和成本
• 请描述一个你主导的数仓项目，包括模型设计、ETL流程和性能优化
• 如何设计一个指标来评估大模型的使用效果？
• Hive和Spark在哪些场景下各有优劣？如何选择？
• 数据质量问题如何发现和解决？请举例说明
• 你对AI治理的理解是什么？
• 复习大数据组件原理和调优经验，准备一些实战案例