资深数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成长为数据架构师或技术专家，主导集团级数据基建
• 横向拓展：结合AI能力转型为数据+AI复合型专家，引领智能化数据开发方向
• 管理方向：积累技术规划与团队协作经验，可晋升为数据团队负责人
• 设计并构建支撑滴滴全集团用户体验与客服的数仓体系，负责数据建模与架构规划
• 抽象核心业务流程，沉淀通用分析框架，开发数据应用产品，赋能业务决策
• 完善数据治理体系，提升数据质量和开发效率，并探索AI技术（如Text2SQL）在数仓开发中的智能化应用
• 扎实的数据仓库理论基础，精通多维建模、数据治理及ETL流程
• 熟练掌握大数据生态技术栈：Hadoop、Hive、Spark、Flink、OLAP、SQL、Java/Scala
• 具备业务抽象与数据分析能力，能快速理解流量分发等业务逻辑
• 了解大语言模型及AI工程化（Python、LangChain、向量数据库），有相关落地经验者优先

申请策略

• 了解滴滴的业务背景：关注滴滴在出行体验、客服体系上的数据产品，在面试中展现业务洞察
• 调整心态：该岗位对自驱力要求高，准备好体现你主动解决问题的案例，而非仅被动执行
• 突出数仓建模与治理项目：重点描述你主导或深度参与的数仓架构设计、数据治理方案及业务分析框架
• 量化成果：用数据说明你提升的数据质量、开发效率或业务价值（如查询性能提升、数据准确率提高）
• AI相关实践：如有Text2SQL、代码生成、智能数据治理等经验，务必详细展示技术选型与效果
• 技术栈匹配：列出Hadoop、Spark、Flink、Java、Scala等技能的实际应用案例，并强调Python与LangChain等AI工具的使用
• 补充AI工程化技能：学习LangChain、向量数据库、Prompt Engineering，尝试完成一个Text2SQL的Demo项目
• 深化业务理解：研究流量分发与用户体验分析场景，思考如何用数仓支持归因与优化

面试指南

• STAR法则：针对项目类问题，清晰描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献与量化成效
• 结构化思维：设计类问题先阐述核心思路（目标、选型、权衡），再展开细节，最后总结关键点
• 技术+业务结合：不仅讲技术，还要说明如何理解业务需求，并体现数据驱动业务的视角
• 请描述你设计过一个数仓模型？如何进行维度建模和事实表设计？
• 如何评估和提升数据质量？请举例说明你解决的数据治理问题
• 谈谈你对AI辅助数据开发的理解？如果让你用大模型优化ETL代码生成，你会怎么做？
• 当业务方需求与数据技术实现有冲突时，你如何平衡和推动？
• 请设计一个实时数仓架构来支持客服的实时监控与分析，你会选哪些技术组件？