数据工程师

优缺点分析

角色解读

• 初级数据工程师 -> 高级数据工程师 -> 数据架构师/大数据专家
• 也可向数据分析师、数据挖掘工程师或数据产品经理方向转型
• 负责底层数据的清洗、加工与处理程序开发，保障数据质量与流转效率
• 搭建和维护数据平台，优化数据处理流程，提升底层架构性能
• 对接业务部门，挖掘数据价值并提供数据分析与决策支持
• 熟练掌握Hadoop生态（Hive, HDFS, YARN）及Spark、Doris等大数据组件
• 具备扎实的SQL功底和Linux操作能力，熟悉ETL调度工具
• 具备一定的数据分析与挖掘能力，能理解业务需求并转化为数据方案

申请策略

• 了解TCL近期的数字化转型战略及智能制造相关业务，面试时结合业务谈数据价值
• 突出在Hadoop、Spark、Doris等大数据组件上的实际项目经验及性能优化成果
• 展示过往在数据清洗、ETL流程开发及数据平台搭建方面的具体产出
• 强调跨部门沟通经验，以及如何通过数据分析赋能业务决策的案例
• 深入学习Doris等OLAP引擎的原理与调优，提升海量数据查询性能
• 补充数据挖掘算法知识或业务分析模型，提升从数据到业务价值的转化能力

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出技术难点和最终带来的业务或性能收益
• 对比分析法：在回答技术选型问题时，从数据量、查询延迟、并发度等维度对比不同组件的优劣
• 请介绍一个你主导或深度参与的数据平台搭建或ETL优化项目，遇到了什么技术难点？
• Hive和Spark在处理大规模数据时有什么区别？你在实际项目中是如何选型和调优的？
• 当业务部门提出一个模糊的数据分析需求时，你如何将其转化为具体的数据开发任务？
• Doris相比传统Hadoop生态组件有什么优势？在什么场景下你会推荐使用Doris？
• 复习Hadoop生态核心组件的底层原理（如HDFS读写流程、YARN调度机制、Spark RDD/DataFrame原理）
• 准备1-2个贴近制造业或供应链业务的数据分析案例，展示你的业务Sense