大数据开发工程师（J100326）

优缺点分析

角色解读

• 向大数据架构师或数据科学家发展，深入AI+数据领域
• 成为LLM应用专家，主导AI数据平台建设
• 有机会转向数据团队管理岗位
• 主导数据仓库的整体设计与治理，构建和分析面向LLM场景的离线数据仓库
• 推动大模型在数据分析中的应用，开发Agent、Skill等工具，并基于评估持续优化
• 与销售管理、横向团队协作，理解业务需求，挖掘数据价值
• 精通Hadoop/Hive生态，熟练使用SQL、Java、Python进行数据开发
• 具备LLM应用工程能力，熟悉Prompt Engineering和Tool Use在Agent中的应用
• 良好的业务敏感度和沟通能力，能够快速理解业务逻辑并抽象为数据方案

申请策略

• 在简历中体现技术深度与业务结合的能力，展示如何通过数据驱动业务决策
• 关注百度在AI和大数据领域的最新动态，面试时能表达自己的见解
• 突出大型数据仓库设计或重构项目的经验，强调对Hadoop/Hive体系的理解
• 展示LLM相关项目经验，如基于LLM的Agent、数据分析机器人等
• 强调SQL、Java、Python等编程能力，以及ETL性能优化案例
• 系统学习Prompt Engineering和Tool Use，实践LangChain等框架
• 加深对数据治理和数据质量的理解，积累相关经验
• 复习数据仓库建模理论（如星型模型、雪花模型）

面试指南

• 对于设计类问题，先梳理业务需求，再提出分层架构，重点说明数据建模、ETL流程和LLM集成点
• 对于优化和治理问题，列出具体策略（如分区、压缩、参数调优），并辅以实际效果数据
• 对于LLM应用问题，描述从问题定义、Prompt设计、Tool选择到评估全流程
• 如何设计一个支持LLM数据分析场景的数据仓库？
• 请解释Hive优化的常见方法，并举一个实际案例
• 你如何利用LLM解决业务中的数据分析问题？请描述具体实现
• 谈谈你参与过的一个数据治理项目，如何提升数据质量？
• 使用Python实现一个简单的ETL脚本，并考虑异常处理