资深研发工程师-特征平台/风控方向

优缺点分析

角色解读

• 可向数据架构师或技术专家方向发展，深入钻研数据引擎和分布式系统
• 也可转管理岗位，带领数据平台团队，负责更大范围的系统设计
• 利用AI和大模型技能，转型为AI工程或智能系统架构师
• 建设网约车安全数据架构的在线和离线系统，包括数据引擎、特征中台等核心组件
• 负责数据管理平台和公共基础组件的开发与维护，提升研发效率
• 对现有系统进行架构升级、性能优化和稳定性建设，确保高可用性
• 利用 AI Coding 工具辅助开发，并通过大模型重构存量系统，推动智能化运维
• 熟练掌握 Go 或 Java 等后端语言，具备4年以上开发经验
• 精通高并发服务设计和复杂业务抽象，有在线高可用系统建设经验
• 熟悉在线/离线数据架构、数据中台或特征平台相关技术
• 熟练使用 AI Coding 工具，并能识别技术边界与风险

申请策略

• 在面试前了解滴滴网约车安全业务的背景，思考技术如何解决实际问题
• 准备一个完整的架构设计案例，体现从需求到落地的能力
• 突出后端开发经验，尤其是Go/Java的高并发系统设计项目
• 强调数据中台、特征平台或风控系统的建设经历，展示架构能力
• 如有使用AI Coding工具或大模型辅助开发的实践，详细描述项目效果
• 展示稳定性建设、性能优化方面的具体成果，如QPS提升、故障减少等
• 深入学习AI Coding工具如GitHub Copilot、Codeium等，并了解其适用边界
• 补充大模型应用知识，如RAG、LLM微调等，与智能知识库搭建要求匹配

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目背景和你的贡献
• 技术选型时，结合业务场景对比不同方案的优缺点，体现思考深度
• 提及AI工具时，既要展示使用技巧，也要说明风险控制和质量保证措施
• 请描述你曾负责的一个高并发数据系统的架构，并说明如何保证可用性
• 你如何利用AI Coding工具提升开发效率？遇到过哪些局限性？
• 设计一个特征平台的数据存储方案，支持在线查询和离线批处理
• 如何对存量系统进行重构？请举例说明使用大模型的实践
• 你如何推动跨团队的技术方案落地？