高级/资深数据仓库工程师(MJ034966)

优缺点分析

角色解读

• 技术深化：向大数据架构师或实时计算专家方向发展，掌握Flink、Kafka等流处理技术
• 横向发展：转向数据产品经理或数据分析师，结合业务理解发挥更大价值
• 管理方向：带团队负责一个数据产品线的开发，逐步过渡到技术管理
• 负责数据产品（如ABT、UBA、CDP）的数据仓库开发，包括ETL、数据建模和报表支持
• 与业务用户沟通，理解需求并转化为数据方案，解决数据使用中的问题
• 保障数据生产任务的稳定性，监控数据质量，排查异常
• 精通Hive SQL，理解Spark SQL执行计划与调优，具备实际调优经验
• 掌握至少一种脚本语言（Shell/Python/Scala），用于自动化数据处理
• 熟悉维度建模方法，有复杂主题域的数据仓库建设实践

申请策略

• 了解携程的数据产品（ABT、UBA、CDP），在面试中展现对业务的理解
• 准备好一个你主导的复杂数仓项目，从需求、设计到上线的完整过程
• 突出你在数仓建模中的具体实践，比如参与过哪个主题域（如用户、订单），用了哪些建模方法
• 强调Hive SQL调优案例，比如如何优化慢查询、减少数据倾斜
• 如果有Flink或实时开发经验，务必重点描述
• 深入学习Spark SQL执行计划，练习通过explain分析性能瓶颈
• 补充Flink基础知识，了解Flink SQL与DataStream API的使用

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目实例，最后总结心得
• 对于开放性问题，展示系统性思考，从数据、技术、业务多角度分析
• 请介绍一个你参与的数仓建模项目，主题域、模型设计和遇到的挑战
• Hive SQL中如何优化数据倾斜？请举例说明
• Spark SQL的执行计划如何分析？如何定位性能问题？
• 你有实时数据处理的经验吗？Flink SQL如何保证数据一致性？
• 如何保障数据质量？当发现数据异常时你的排查思路是什么？