资深研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向大数据架构师、数据平台技术专家方向发展，成为底层技术领域的权威
• 在自动驾驶行业，也可横向拓展至数据闭环、AI基础设施等核心业务方向，提升业务全局视野
• 负责自动驾驶真值数据存储与数据平台的架构设计与日常开发维护
• 优化数据平台的性能、稳定性和可扩展性，解决海量数据处理中的技术瓶颈
• 为算法团队的模型训练和数据挖掘提供底层数据平台支持，保障数据链路的高效运转
• 扎实的编程基础，熟练掌握Python和Java及常用数据结构与算法
• 精通分布式计算框架（如Flink、Spark）及数据湖技术（Iceberg、Hudi）
• 熟悉Linux环境及主流数据库（MySQL、MongoDB）的深度调优与运维

申请策略

• 投递时可根据自身所在地或意愿选择北京、上海、苏州或深圳，建议在简历中明确期望工作城市
• 提前了解Momenta在自动驾驶数据闭环方面的业务布局，面试时展现对行业的理解
• 突出在海量数据处理、分布式系统（Flink/Spark）性能调优方面的具体项目和量化成果
• 强调数据湖（Iceberg/Hudi）或相关数据架构设计的实际落地经验及解决复杂问题的能力
• 展示对Linux底层或数据库深度优化的能力，体现扎实的技术基本功
• 深入复习分布式系统原理及数据湖底层存储机制，了解最新技术演进
• 了解自动驾驶数据闭环的基本流程，熟悉真值数据的处理链路和业务背景

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出个人贡献和最终收益
• 对于架构设计问题，从业务需求出发，对比不同技术选型（如Iceberg vs Hudi），阐述权衡过程
• 对于调优问题，强调监控指标、瓶颈定位（CPU/内存/IO/网络）和具体优化手段
• 在处理PB级自动驾驶数据时，如何设计数据湖架构以保证查询和写入性能？
• 请分享一个你使用Flink或Spark进行性能调优的具体案例，遇到了什么瓶颈，如何解决的？
• 真值数据存储对一致性要求很高，你们在数据平台中是如何保证数据一致性和稳定性的？
• MySQL和MongoDB在你们的平台中分别承担什么角色？如何进行深度优化？
• 准备1-2个具有技术深度的分布式系统或数据湖优化项目案例，能够清晰画出架构图并解释核心组件交互