智能数据平台架构师

优缺点分析

角色解读

• 从大数据架构师向首席架构师或技术总监发展，负责更大规模的技术战略和团队管理
• 深入AI领域，转型为AI架构师或AI技术负责人，主导大模型在企业的全面落地
• 向数据产品方向延伸，成为数据产品经理或数据解决方案专家，结合业务场景创造价值
• 设计并实施企业级大数据架构，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化，构建全生命周期管理能力
• 制定数据治理规范，涵盖质量监控、元数据管理、血缘追踪和安全合规，确保数据资产可信可用
• 与业务部门紧密合作，提供数据驱动解决方案，推动大模型在业务场景的落地，实现业务智能化升级
• 评估新技术可行性，推动平台智能化演进，并指导团队成员提升技术水平
• 精通大数据生态系统，包括Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka、HBase、Elasticsearch等技术
• 深入理解分布式系统原理，具备系统设计和优化能力
• 熟悉数据建模、数据仓库设计及数据治理实践经验
• 掌握大模型基本原理，熟悉LangChain、RAG技术栈，有Prompt Engineering经验

申请策略

• 关注平安在金融科技和AI方面的布局，面试中可结合公司战略表达对岗位的理解
• 提前了解平安的数据平台现状或公开技术博客，展示对公司的兴趣和主动性
• 突出参与过的大型企业级大数据项目，详细说明在架构设计、数据治理、技术选型中的角色和成果
• 重点展示大模型相关经验，如使用LangChain开发应用、RAG落地案例或AI Agent项目，体现技术前瞻性
• 强调技术栈广度，列出掌握的Hadoop生态系统组件和分布式系统优化经验
• 如果带团队，突出指导经验和技术影响力，体现领导潜力
• 如果对大模型不够熟悉，建议快速学习LangChain、RAG原理并动手实践一个小项目
• 强化数据治理相关知识，如数据质量、元数据管理、血缘追踪等，可以通过阅读相关书籍或参加培训

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验类问题，突出个人贡献和量化成果
• 对于技术选型类问题，先分析业务需求（数据量、实时性、一致性等），再对比候选方案，最后给出推荐并解释原因
• 对于大模型相关问题，强调对原理的理解和实际落地经验，展示对Prompt Engineering和RAG的掌握
• 请描述你设计过的一个大数据架构，包括技术选型和面临的挑战
• 如何实现数据血缘追踪和数据质量监控？
• 你使用过哪些大模型框架？请具体介绍一个RAG应用案例
• 在数据治理中，如何平衡数据安全合规与业务使用的灵活性？
• 如果让你设计一个支持实时和批处理的大数据平台，你会如何选择技术栈？