数据平台开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向数据平台架构师或技术专家方向发展，深入 LLM 与大数据结合领域
• 可晋升为数据平台团队负责人，带领团队建设企业级数据基础设施
• 横向拓展到 AI Infra 或数据产品方向，成为 AI 和数据交叉领域的稀缺人才
• 负责数据智能 Agent 开发，实现自然语言查数和 Text2SQL 功能，让用户通过对话获取数据
• 参与数仓语义层建设，推动指标平台和血缘系统标准化，提升数据资产的可理解性
• 开发统一数据 API 服务层，封装表、指标、标签为标准化接口，并建设网关、权限和缓存体系
• 深入业务场景开发提效工具，推动工具平台化，并参与数据架构设计与治理
• 精通 Java、Python 或 Go 中至少一门语言，具备扎实的编码能力
• 熟悉 Hadoop、Spark、Flink 等大数据生态，精通 SQL 优化与数据建模
• 有数据 Agent、数据 API 或指标平台的实际项目经验，了解 LLM 应用
• 良好的业务理解力，能将业务需求转化为平台能力，具备跨团队协作能力

申请策略

• 在面试中展示对数据智能趋势的理解，谈一谈 LLM 如何改变数据分析流程
• 提前了解月之暗面公司的业务方向，思考如何用数据平台支持其 AI 产品
• 突出数据平台相关项目，特别是数据 Agent、指标平台或数据 API 的实际案例
• 量化展示 SQL 优化和性能提升成果，如查询耗时降低百分比
• 列出精通的编程语言和深度使用经验，如 Java 并发编程或 Python 数据处理
• 如有 LLM 应用经验（如调用 GPT 做自然语言转 SQL），重点包装
• 补充 LLM 和 Text2SQL 基础知识，了解 LangChain、RAG 等框架
• 学习数据治理工具（如 Apache Atlas、DataHub），提升数仓建设能力

面试指南

• 用 STAR 法则描述项目：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），强调技术难点和你的贡献
• 对于设计类问题，先明确需求范围，再分层阐述架构（如接入层、处理层、存储层），并讨论权衡
• 对于趋势类问题，结合自身经验谈观察，引用具体技术或方案，展现思考深度
• 请详细描述你参与过的一个数据 Agent 或 Text2SQL 项目，包括架构、技术选型和落地效果
• 如何优化一条慢 SQL？请举例说明你的分析思路和具体优化手段
• 设计一个数据 API 网关层，需要考虑哪些功能点和性能指标？
• 指标平台的建设过程中，如何保证指标定义的一致性和准确？
• 你如何理解 LLM 与数据平台的结合？有哪些挑战和解决方案？