资深Java开发工程师（风控数仓平台）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：向大数据架构师或实时计算专家方向发展
• AI融合：成为AI驱动开发范式的推广者，引领团队技术转型
• 业务积淀：在风控领域积累深厚业务知识，成为业务与技术结合的专家
• 负责云音乐风控领域的特征数据引擎与实时数仓建设，处理海量数据保证低延迟
• 参与系统架构设计，优化性能与稳定性，解决高并发、分布式场景下的技术难题
• 应用AI编程工具（如Claude Code）和SDD范式提升开发效率和代码质量
• 探索前沿技术（如湖仓一体、AI编码），推动团队技术迭代
• 扎实的Java编程能力和Spring框架使用经验，以及优秀的代码设计习惯
• 深入理解分布式中间件（数据库、缓存、消息队列）原理与实战
• 掌握Hive/Spark/Flink等大数据框架，具备批流任务开发经验
• 具备AI编程实践经验，能利用AI工具进行复杂业务逻辑生成和代码重构

申请策略

• 了解网易云音乐的业务模式和风控场景，准备相关领域的项目经验
• 在面试中主动展示AI编程的实践成果，体现技术前瞻性
• 突出大数据项目经验，特别是实时计算和离线数仓架构设计
• 列举使用AI编程工具的具体案例，如代码自动生成、测试用例编写
• 展示系统性能优化、高并发处理等难点攻关经历
• 提前学习Flink状态管理和Checkpoint机制，Spark Structured Streaming
• 熟悉至少一款AI编程助手（如Codex、Claude Code）并练习SDD方法

面试指南

• 技术问题采用STAR原则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
• 开放性问题先给出定义，再结合项目经验分点阐述，最后总结收获
• AI相关问题可展示具体工具使用对比，强调效率提升和代码质量改进
• 请描述你设计过的实时数仓架构，如何处理数据一致性？
• Flink的Exactly-once语义如何实现？遇到过哪些问题？
• 如何利用AI编程助手提升代码质量和开发效率？请举例
• 在风控场景下，如何保障特征计算的低延迟和高可用？
• 你对SDD规约驱动开发的理解？实践中如何应用？