广告大数据架构工程师-Ads Infra

优缺点分析

角色解读

• 从架构师成长为技术负责人，主导更大规模的数据平台建设
• 深入机器学习系统领域，成为算法工程交叉方向的专家
• 横向扩展至其他业务线（如电商、搜索）的基础架构岗位
• 设计和优化广告算法模型的流式与批式训练架构，确保模型高效稳定学习
• 构建和管理PB级的数据仓库与数据湖，支撑广告业务海量数据存储与查询
• 开发广告平台架构，提供高质量数据用于定向和模型训练
• 定义样本研发标准，推动样本平台化，满足业务快速迭代需求
• 扎实的编程能力：精通Java/C++/Golang之一，熟悉Linux系统
• 深度掌握Flink/Spark：具备TB级应用优化经验，源码阅读能力优先
• 系统设计能力：能够设计高并发、大规模分布式数据系统
• 沟通协作能力：与算法、工程团队紧密配合，推动项目落地

申请策略

• 了解字节跳动广告业务（如抖音广告、穿山甲）和数据规模，面试中体现对业务场景的理解
• 准备1-2个完整的系统设计方案，包括架构图、技术选型和优化效果
• 突出Flink/Spark实战经验，特别是TB级数据优化案例和性能调优成果
• 展示系统设计能力：设计过大规模分布式系统或数据管道
• 强调机器学习背景：特征工程、样本平台或模型训练架构相关项目
• 如有开源贡献或源码阅读经历，务必提及
• 深入阅读Flink/Spark核心源码，理解作业调度、内存管理、容错机制
• 学习机器学习系统知识（如Parameter Server、特征存储）

面试指南

• 首先明确问题背景和约束条件（数据量、延迟、可用性等），然后提出设计方案的核心思路，最后总结优化效果和可复用经验
• 对于系统设计题，遵循“自顶向下”原则：业务需求 -> 架构分层 -> 组件选型 -> 关键路径 -> 容错与扩展
• 请描述你设计过的一个Flink/Spark任务，是如何进行性能优化的？
• 如何设计一个支持百万QPS的实时特征抽取系统？
• 谈谈你对流批一体架构的理解，以及在实际项目中如何实现？
• 如何保证数据仓库中数据的一致性和时效性？
• 在广告场景下，样本拼接和训练策略有哪些关键点？
• 复习Flink/Spark核心概念（如Checkpoint、Watermark、状态管理）并准备源码级理解