资深数据工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：可向大数据架构师、数据科学家或AI工程方向发展，深入钻研大数据平台和机器学习
• 管理方向：积累项目管理和团队领导经验，晋升为数据团队负责人或技术总监
• 行业方向：在金融科技领域深耕，成为行业数据专家，参与公司核心数据战略规划
• 负责数据仓库和数据中台项目的需求调研、业务沟通和数据分析，输出需求说明书和数据调研报告
• 设计数据仓库的模型结构、ETL流程及mapping逻辑，管理元数据，并负责应用分析模块的模型和展现设计
• 规划、设计和优化Hadoop集群，提升集群的高可用性、高性能和高扩展性，支持海量数据挖掘
• 参与系统与业务系统的接口设计，确保数据流转顺畅，并对数据进行多维度分析和提取
• 精通Hadoop生态（HDFS、MapReduce、Hive、HBase），具备2年以上Hadoop工作经验
• 精通至少一种主流关系数据库（如Oracle），熟练编写复杂SQL，有2年以上DW/DM项目实施经验
• 熟悉Shell、Python等脚本语言，具备良好的数据分析能力和学习能力
• 具备较强的沟通能力和项目管理经验，能够与业务方高效协作

申请策略

• 了解平安的业务数据特点：研究金融行业数据治理、风控、客户画像等场景，面试中展现行业理解
• 准备一个完整的数据中台项目案例：从需求到设计到实施，展示全流程能力
• 突出Hadoop生态项目经验：详细描述在Hadoop集群规划、优化和运维中的具体贡献
• 强调数据仓库建模能力：展示DW/DM项目中的模型设计、ETL开发和元数据管理案例
• 列出SQL和脚本语言熟练度：提供复杂SQL优化、Shell/Python自动化脚本的实例
• 体现沟通和项目管理能力：描述与业务方协作、需求调研和项目推进的经历
• 深入学习Hadoop源码：熟悉HDFS、MapReduce、Hive等组件的内部机制，提升调优能力
• 补充数据建模知识：学习维度建模、数据湖等理论，掌握至少一种建模工具

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
• 技术问题回答框架：先解释概念，再结合实际项目经验，最后总结最佳实践
• 沟通类问题：强调主动倾听、明确需求、定期反馈和文档记录
• 请描述你参与过的一个数据仓库项目，包括模型设计、ETL流程和遇到的挑战
• 如何优化Hive查询性能？请举例说明
• Hadoop集群的高可用性是如何实现的？请谈谈你的经验
• 你如何与业务方沟通需求？请分享一个成功的案例
• 请解释一下数据仓库的星型模型和雪花模型的区别及适用场景