数据平台架构师(J40518)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：成为大数据或数据智能领域的首席架构师或技术专家，主导更前沿的技术探索与架构革新
• 技术管理路线：在负责复杂平台建设的基础上，逐步带领团队，转向数据平台部门的技术负责人或总监角色
• 负责公司级数据平台的整体架构设计，打通从数据存储、治理到AI应用的全链路
• 主导“湖仓一体”等新一代数据平台的规划与从0到1的落地建设，解决多模态数据的统一存储与分析难题
• 设计并构建支撑大模型训练的AI数据供应链，将数据能力产品化，赋能业务智能化创新
• 具备扎实的数据架构设计能力，特别是对湖仓一体架构、实时数仓和离线数仓有深刻理解和实战经验
• 精通现代大数据技术栈，包括Delta Lake/Iceberg等表格式、Spark/Flink计算引擎，并有相关平台建设经验
• 熟悉AI数据链路，了解向量数据库、知识图谱等技术，并能将其与传统数仓架构结合，构建AI-Ready数据基座

申请策略

• 在面试前，可以调研一下海信在智能制造、智慧交通等领域的业务，思考其数据平台如何支撑这些场景
• 准备讲述一个你主导过的最复杂的平台架构设计故事，突出遇到的挑战、你的决策过程和最终的技术选型理由
• 重点突出独立主导过的大规模、跨系统数据整合或平台建设项目，量化项目规模（如数据量、业务支撑量）
• 详细描述在“湖仓一体”、实时数仓或AI数据供应链方面的具体技术方案与成果
• 强调数据产品化经验，特别是与AI工具结合的案例，展示从业务需求到技术方案再到产品落地的能力
• 深入学习Delta Lake/Iceberg等现代湖仓一体技术，并实际搭建一个小型项目积累经验
• 研究大模型训练对数据的需求，了解向量数据库、数据标注与评测等AI数据供应链相关技术
• 提升架构设计文档和方案呈现能力，将复杂的技术架构清晰地表达出来

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经历问题，重点突出你的技术决策和业务价值
• 回答架构设计问题时，先明确目标（支撑什么业务场景），再分层次（存储、计算、治理、服务）阐述方案，最后说明技术选型理由和权衡
• 回答技术趋势问题时，可以结合行业通用做法和具体业务约束，给出一个兼顾先进性与可行性的折中方案
• 请描述你主导构建的一个PB级数据平台的整体架构，以及你在其中承担的核心设计决策是什么？
• 如果让你为我们设计AI数据供应链以支撑大模型训练，你的整体思路和关键步骤是什么？
• 湖仓一体架构与传统数仓或数据湖相比，核心优势和挑战是什么？在我们这个场景下，你会如何进行技术选型？
• 如何设计一个自动化的数据治理引擎？请举例说明你会重点治理哪类数据问题及解决思路
• 你过往的项目中，是如何将数据能力产品化并赋能业务的？请举一个具体例子