资深技术专家（AI多模态数据湖方向）-火山引擎

优缺点分析

角色解读

• 技术能力上深耕AI数据基础设施，成为数据湖或AI工程领域专家
• 管理路径可从技术负责人向团队Leader或总监发展，带领团队打造行业标杆产品
• 业务上可深入ToB商业化，转型为产品架构师或解决方案专家
• 负责Data+AI方向ToB产品的演进规划和技术落地，打造业内领先的数据湖产品
• 深度优化计算和存储引擎内核（如Spark、Ray、ICEBERG），提升性能并超越开源社区
• 研发大模型数据处理框架和算子，支撑客户预训练、RAG、AI搜索等场景
• 与火山方舟等平台深度对接，构建AI全链路竞争力
• 精通Spark、Ray、ICEBERG、Lance等大数据引擎，具备深度优化经验
• 熟悉大模型（如DeepSeek）使用和MaaS产品，能结合数据湖场景
• 较强的系统架构能力和创新思维，能推动复杂项目落地
• 良好的团队协作和沟通能力，有开源贡献或团队管理经验者加分

申请策略

• 关注字节跳动技术博客和开源项目，了解其技术栈和文化
• 准备一个你主导过的技术优化案例，展示创新和推动力
• 突出Spark/Ray/ICEBERG等引擎的深度优化经验，展示性能提升数据
• 重点描述大模型数据处理相关项目经验，包括使用的模型和场景
• 如有开源社区贡献或主导项目，务必列出贡献内容和影响
• 体现ToB产品思维，如客户需求分析、产品规划能力
• 深入掌握ICEBERG和Lance的数据湖技术，了解最新进展
• 熟悉火山引擎相关产品，如火山方舟、机器学习平台

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化展示项目经验
• 技术问题从原理出发，结合实际场景，给出优化思路和量化结果
• 开放性题目先梳理框架，再逐层深入，体现系统思维
• 请谈谈你对数据湖架构的理解，以及如何设计一个AI多模态数据湖
• 你如何优化Spark或Ray作业的性能？请举例说明
• 大模型数据处理中，你遇到过哪些挑战？如何解决？
• 描述一次你推动技术方案落地并取得显著效果的经历
• 你对火山引擎在AI领域的产品布局有什么看法？