资深数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 深入数据架构方向，成长为数据架构师或技术专家
• 向技术管理方向发展，带领数据团队
• 结合AI趋势，探索数据与AI融合的进阶方向
• 负责国际化外卖业务的数据需求开发及中台基建，确保数据体系支撑业务运转
• 参与数据治理规范化，保障数据链路稳定可靠
• 探索新技术（如Iceberg、StarRocks）并推动架构升级落地
• 扎实的数据建模理论与数据域模型建设能力
• 精通Hadoop生态（HDFS、Spark、Flink、StarRocks），有Iceberg经验更佳
• 数据治理实践能力，能独立解决数据稳定性问题
• 良好的沟通协调与项目管理能力，英语佳优先

申请策略

• 提前了解滴滴国际化外卖业务的数据特点与挑战，面试中展现针对性思考
• 准备2-3个复杂数据项目的完整案例（问题、方案、成果）
• 突出数据建模项目案例，展示领域模型设计能力
• 详细列举大数据组件使用经验，特别是Spark/Flink调优与StarRocks/Iceberg实践
• 强调数据治理与稳定性保障的具体成效
• 补充学习StarRocks、Flink、Iceberg等组件原理与实战
• 加强英语听说能力，特别是技术交流场景
• 了解AI在数据领域（如元数据管理、智能运维）的应用

面试指南

• 采用STAR法则，先说背景和目标，再讲方案细节和技术选型，最后量化结果
• 从业务角度谈技术决策，强调场景驱动的优化
• 展示学习能力和对新技术的探索精神
• 请介绍一次你主导的数据建模项目，如何设计数据域和分层？
• 如何保障数据链路的稳定性？遇到过哪些故障如何解决？
• Spark和Flink在流批一体场景下的选型与调优经验？
• 数据治理中如何平衡规范与效率？
• 对Iceberg的理解及其在数据湖架构中的优势？