Senior Data & AI Platform Engineer

优缺点分析

角色解读

• 可以成长为数据平台架构师或AI基础设施专家，带领团队设计下一代数据体系
• 向AI/ML方向深化，成为数据科学家或机器学习工程师，专注于模型部署与优化
• 横向拓展到企业架构或技术管理岗位，负责更大范围的数据战略与系统集成
• 负责中国区数据平台的运维与优化，包括SQL Server、ETL管道和数据仓库的日常管理
• 支持AI/ML解决方案的部署与运营，确保数据可用性和质量，参与构建AI数据基础
• 集成SAP BW、MDM等企业系统，保障数据准确交换，并处理变更请求与持续改进
• 为Power BI等BI工具提供技术支持，监控数据作业与系统性能，及时处理生产问题
• 精通SQL Server数据库管理及性能调优，具备5年以上数据工程经验
• 熟练使用SSIS或其他ETL工具，理解数据仓库建模与架构
• 了解AI/ML数据管道，有AI解决方案支持经验者优先
• 熟悉SAP BW数据集成、Power BI或类似BI工具，以及云平台（Azure/AWS）

申请策略

• 在求职信中表达对生命科学领域数据驱动决策的兴趣，体现与公司使命的契合
• 提前了解赛默飞在中国的业务分布和数据应用场景，面试中展现主动思考
• 突出SQL Server和ETL（特别是SSIS）的实际项目经验，包括性能调优和故障处理案例
• 如果有AI/ML数据管道的支持或开发经验，务必详细描述，这是加分项
• 展示SAP BW或其他企业系统集成的经验，以及Power BI等BI工具的运维技能
• 强调独立解决复杂问题的能力和跨部门沟通协作的经历
• 如果缺乏AI/ML数据管道经验，可以学习基本的MLOps概念和工具（如MLflow、Kubeflow）
• 熟悉云平台（Azure/AWS）的数据服务，如Azure SQL、AWS Redshift，有助于加分

面试指南

• 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，结构化描述问题与解决方案
• 对于技术故障类问题，先明确问题现象，再排查可能原因（逐层缩小范围），最后给出解决方案并验证
• 对设计型问题，展示系统思维：考虑数据源、处理层、存储、监控和容错，并解释技术选型原因
• 请描述一次你优化SQL Server查询性能的案例，具体步骤和效果如何？
• 你如何设计一个ETL流程来处理SAP BW到数据仓库的数据集成？
• 在支持AI模型部署时，你如何确保数据管道的质量和时效性？
• 当Power BI报表出现刷新失败时，你的排查思路是什么？
• 如何处理突发的生产数据问题，并确保系统稳定性？