高级数据开发工程师(J34361)

优缺点分析

角色解读

• 从高级数据开发工程师向数据架构师方向发展，主导企业级数据中台或数仓架构演进
• 积累业务理解与数据治理经验后，可转型为数据团队技术负责人或数据产品专家
• 负责终端日志埋点规范的设计与落地，确保数据采集的准确性与规范性
• 主导离线与实时数仓的技术栈选型、架构设计及通用模型开发，支撑业务数据分析需求
• 进行离线/实时计算框架的性能调优，保障数据处理的高效与稳定
• 精通Java语言及扎实的计算机基础，具备5年以上数据开发实战经验
• 熟练掌握Spark、Flink、Hive等大数据计算框架及Doris等实时数仓技术，具备丰富的性能调优能力
• 深入理解数仓建模方法论，能独立完成技术选型与架构设计

申请策略

• 了解海信近期的数字化转型战略及核心业务线，思考数据如何赋能其主营业务
• 突出在离线与实时数仓架构设计、技术选型方面的核心项目经验及业务收益
• 详细列举使用Spark/Flink进行性能调优的具体案例，如处理的数据量级、延迟降低比例等
• 强调数据治理项目的参与经历，展示在数据质量、规范制定方面的贡献
• 复习并深化对Doris等实时数仓组件的底层原理及调优策略的理解
• 梳理过往项目中的数据建模方法论，准备应对架构设计类的面试拷问

面试指南

• STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action) -> 结果(Result)，重点突出技术选型的原因和调优后的量化收益
• 架构设计类问题采用‘背景-痛点-方案选型-落地效果-复盘’的结构，展现全局思考能力
• 请分享一个你主导的离线或实时数仓架构设计项目，遇到了哪些技术难点，如何解决的？
• 在Spark或Flink的性能调优中，你通常从哪些维度入手？请举一个具体的调优案例
• 你是如何理解数据治理的？在过往项目中如何落地数据治理规范？
• 针对终端日志埋点，如何设计规范以保证数据质量并兼顾业务灵活性？
• 复习Hive、Spark、Flink的核心原理及常见面试题，特别是内存管理、数据倾斜处理等
• 准备1-2个完整的数据治理或数仓建模案例，能够清晰画出架构图并讲解核心逻辑