Data Platform Engineer officer

优缺点分析

角色解读

• 可向数据平台架构师或技术负责人方向发展，主导平台技术选型和架构演进
• 可横向转型为大数据架构师或数据治理专家，拓展业务视角
• 在金融科技领域积累深厚，未来有机会进入互联网或顶级金融机构担任高级技术岗位
• 设计并实现数据平台的核心后端服务，包括数据摄取、元数据驱动管道、API集成及转换引擎
• 基于开放表格式（Iceberg、Parquet）和目录系统（Polaris、Unity等）开发可复用平台组件，适配Spark、Trino等查询引擎
• 实施平台安全控制（RBAC、认证）和可观测性体系（日志、指标、告警），保障SLA
• 参与云环境（AWS/GCP/Azure）上的生产服务部署与运维，处理突发故障
• 精通Python和Java，具备扎实的Spark编程与调优能力
• 熟悉Snowflake和Databricks等数据平台，理解SQL优化和大规模分析
• 深入理解分布式计算与超大规模系统，有云上生产级服务开发经验
• 了解Apache Iceberg等开放表格式和数据目录，熟悉Kafka流式管道者更佳

申请策略

• 深入了解道富的业务（如参考数据、IBOR），在面试中展示对金融数据场景的理解
• 外企面试可能包含英文环节，提前准备英文自我介绍和项目描述
• 突出数据平台相关项目，特别是建设数据湖、数据目录或流式管道的经验
• 强调Spark、Python、Java的实际应用，用数据量化性能优化成果
• 展示云环境（AWS/GCP/Azure）中的部署运维经验，以及CI/CD实践
• 如有金融行业背景或涉及合规的项目，务必重点提及
• 提前学习Apache Iceberg的表格式原理，并了解与Hive/Delta Lake的差异
• 熟悉至少一种数据目录产品（如Unity Catalog）的架构和集成方式

面试指南

• 采用STAR法则回答行为问题，结构化呈现情境、任务、行动和结果
• 技术问题先阐述原理，再结合项目实例，突出权衡和取舍
• 设计类问题先明确需求范围和约束条件，再给出架构方案，并说明可扩展性和容错性
• 请描述你设计过的一个数据摄取管道，包括架构和关键技术决策
• 如何优化一个运行缓慢的Spark作业？请具体说明
• 谈谈你对Apache Iceberg的理解，它解决了Hive表格式的哪些问题？
• 在云环境中构建数据平台时，如何满足安全合规要求？
• 当生产系统出现重大故障时，你会如何应对？