数据工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向大数据架构师方向发展，深入钻研分布式计算与存储技术
• 也可转向数据分析或数据科学岗位，结合业务做深度挖掘
• 在平安内部有机会接触医疗健康领域数据，成为行业专家
• 负责平安大数据平台的数据采集、清洗、存储与建模，构建高效数据管道
• 使用Hive、Spark等工具处理海量数据，优化ETL流程保障数据质量
• 与业务部门协作，提供数据支持与分析报告，辅助业务决策
• 参与数据治理和元数据管理，若有医疗背景可参与医疗数据分析建模
• 精通Hive、Spark、HDFS等大数据组件，具备Hadoop生态使用经验
• 精通SQL及MySQL数据库，能编写和优化复杂查询
• 熟悉Linux和脚本语言（Python/Shell），具备数据建模能力
• 逻辑清晰，沟通协作能力强，能快速学习新技术

申请策略

• 面试前了解平安集团业务板块，尤其是医疗健康方向的发展
• 准备一个完整的大数据项目案例，从数据采集到分析展示
• 突出大数据平台使用经验（Hive、Spark、HDFS等），用项目量化成果
• 强调SQL优化和ETL流程设计的具体案例
• 若有医疗行业数据经验或相关编码标准知识，务必列出
• 巩固数据仓库建模理论（星型、雪花模型）
• 补充Kafka、Flume等流处理组件经验
• 了解医疗数据标准（ICD、ATC）可增加竞争力

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和你解决的方法
• 对比分析：针对技术选型问题，从性能、易用性、场景适配等方面比较
• 逐步优化：优化类问题先分析瓶颈，再给出具体改进步骤
• 请描述你处理过的最复杂的数据清洗或ETL任务
• Hive与Spark的区别是什么？在什么场景下选择Spark？
• 如何优化一个慢SQL？请举例说明
• 解释数据仓库的星型模型和雪花模型，并比较优劣势
• 你有使用过Kafka吗？请说明在流数据处理中的角色