高级大数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从大数据工程向LLM应用和AI架构发展
• 管理方向：带团队负责整个数据平台或AI基础设施建设
• 跨领域：结合搜索推荐、用户画像成为AI产品技术负责人
• 建设小爱同学的内容资源数据流和数据服务，确保数据高效流转
• 优化搜索推荐服务架构，提升系统性能和稳定性
• 构建用户画像和LLM通用知识库，支撑AI功能
• 精通大数据生态：Spark/Flink/Hadoop/Hive等
• 熟练Java/Scala/Python，掌握多线程、JVM调优
• 熟悉分布式系统、消息队列、缓存和SQL数据库

申请策略

• 提前了解小爱同学的业务场景，思考数据如何助力AI
• 准备系统设计题，尤其是数据流和搜索推荐架构
• 突出自己主导的大数据平台或数据服务建设项目，量化成果
• 详细描述使用Spark/Flink的优化案例，如性能提升
• 如果有LLM相关经验，强调向量数据库、RAG或微调实践
• 补充LLM基础知识，了解RAG、向量数据库
• 深入复习Java并发和JVM调优，高频面试点

面试指南

• 先说明系统目标，再分模块设计（数据采集、存储、计算），最后考虑容错和扩展
• 对比技术点时从延迟、状态管理、容错机制等维度展开
• 请设计一个实时的用户行为数据流处理系统
• Spark和Flink的区别？什么场景用哪个？
• 如何优化Hive/Spark作业性能？
• 谈谈你对LLM和RAG的理解，如何构建知识库？
• Java内存模型和JVM调优经验
• 准备一个复杂的数据处理项目案例，包括架构、挑战、解决方案