数据平台架构师(J11006)

优缺点分析

角色解读

• 在自动驾驶数据领域深耕，成为行业内的资深技术专家或首席架构师
• 向技术管理方向发展，负责更大的技术团队或平台产品线
• 深度参与自动驾驶核心算法的数据驱动闭环，影响公司技术战略
• 设计和主导公司核心PB级自动驾驶数据平台的整体架构，支撑数据采集、处理、训练和仿真全流程
• 负责数据湖仓和车云一体等前沿技术的选型与落地，确保平台能稳定高效地驱动算法迭代
• 建立和管理数据治理与安全体系，提升数据质量和资源利用效率
• 带领技术团队攻克关键技术难题，并协调算法、车端等多个团队推进复杂项目交付
• 精通Hadoop/Spark/Flink/Kafka等全套大数据技术栈，并有湖仓一体架构实战经验
• 具备从0到1构建大型数据平台以及进行PB级数据处理与优化的能力
• 熟练掌握Java/Scala/Python等编程语言，具备扎实的工程实现能力
• 拥有优秀的系统设计思维和跨团队协作与项目推进能力

申请策略

• 仔细研究黑芝麻智能的业务（自动驾驶芯片/算法）和已有公开的技术分享，理解其数据平台可能面临的独特挑战（如车云协同、仿真验证）
• 准备一个能够清晰阐述你如何设计一个高可用、可扩展的复杂数据系统的架构案例，最好能结合自动驾驶场景
• 重点突出主导或深度参与过的大型数据平台（特别是PB级）的架构设计与从0到1的搭建经验
• 详细描述使用Hadoop/Spark/Flink等技术栈解决具体业务问题（如实时处理、湖仓一体）的项目案例和成果
• 强调在数据治理、平台高可用优化、资源调度等方面的实际经验和取得的量化收益
• 展现与算法、业务等跨团队协作并推动复杂项目落地的具体事例和沟通能力
• 可以系统性地梳理和更新在云原生数据架构、湖仓一体（如Iceberg/Hudi）等最新技术方向的理解和实践经验
• 准备一些关于数据平台架构设计中如何权衡性能、成本、稳定性的案例和思考

面试指南

• 采用STAR（情境、任务、行动、结果）原则来组织回答，清晰展示你在具体项目中的角色、技术决策、团队协作以及带来的量化成果
• 在技术架构问题上，避免只谈理论，要紧密结合自动驾驶数据平台的具体场景（如多模态数据、实时/离线处理、仿真）来阐述你的设计思路和技术选型依据
• 对于团队协作和项目管理类问题，突出你的系统思维、沟通协调方法以及推动复杂项目落地的具体策略（如需求分析、优先级排序、风险管理）
• 请介绍一个你主导设计的复杂数据平台架构，遇到了哪些关键挑战，是如何解决的？
• 在您看来，构建一个面向自动驾驶的数据湖仓一体平台，与传统的数据仓库/湖相比，有哪些核心的技术难点和设计考量？
• 当算法团队对数据平台的时效性、数据质量或功能提出新需求时，您通常如何沟通并推动落地？请举例说明
• 如果让你为我们的PB级自动驾驶数据平台设计一个演进路线图，你会考虑哪些关键因素和技术选型？
• 请描述一次你带领团队攻克某个重大技术瓶颈的经历，你是如何分工、决策和最终确保成功的？