微信视频号-数据Infra高级工程师-(广州/北京)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在数据架构与性能优化领域深耕，成为团队内乃至业界在实时计算、数据湖仓方面的技术权威
• 技术负责人路线：承担更复杂系统的架构设计与技术规划，带领小团队攻坚克难，向技术管理岗位发展
• 跨界融合路线：深入理解推荐业务后，可向数据科学家、机器学习工程或业务策略方向拓展
• 设计和维护视频号推荐系统的核心数据管道，确保推荐算法能获得准确、及时的样本、特征和指标数据
• 深入优化Flink等大数据处理框架，开发高性能算子，以应对超大规模数据处理的性能与稳定性挑战
• 构建面向LLM和数据湖仓的新一代数据基础设施，将前沿技术落地，支持业务模型的持续迭代
• 精通Flink、Spark等大数据处理框架的原理与调优，具备扎实的工程实践能力
• 拥有构建超大规模、高吞吐、低延迟实时/离线数据链路的架构设计能力
• 对推荐系统或LLM的数据需求有深刻理解，能针对性地设计数据解决方案
• 持续跟踪并引入大数据、数据湖仓（如Iceberg、Paimon）等领域的最新技术

申请策略

• 研究微信视频号近期的产品和技术动向，在面试中展示你对其业务的理解和思考
• 准备一个能体现你架构设计能力的项目案例，清晰阐述从问题分析、方案设计到落地收益的全过程
• 面试时表现出对技术社区（如Flink社区）的关注和贡献意愿，契合团队文化
• 重点突出使用Flink/Spark处理超大规模数据链路的项目经验，特别是涉及实时/离线混合架构的案例
• 详细描述在数据性能优化、框架开发或数据湖仓建设中解决的具体问题及量化成果
• 如有推荐系统或LLM相关的数据工程经验，务必单独阐述，这是重要的加分项
• 强调对Iceberg、Paimon等新一代数据湖仓组件的技术研究或实践经验
• 深入研读Flink核心源码或设计文档，理解其架构与优化点，准备原理性面试问题

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术决策和量化收益
• 对于架构设计题，遵循“需求分析-核心挑战-架构方案-技术选型-潜在风险与优化”的思路展开
• 对于开放猜想题，结合你对推荐系统和数据架构的理解，提出合理假设并展示你的系统性思考能力
• 请描述一个你负责过的、最有挑战性的大数据处理链路项目，遇到了什么核心问题？你是如何分析和解决的？
• Flink在实时计算和批处理一体化方面有哪些核心设计？你在项目中是如何应用或优化它的？
• 如果让你为推荐系统设计一套超大规模的实时特征处理架构，你会考虑哪些关键点？
• 你对数据湖仓（如Iceberg/Paimon）和传统数仓的区别怎么看？在什么场景下会推荐使用数据湖？
• 你对我们团队负责的视频号推荐业务的数据基建挑战有什么猜想？