数智化推进部/大数据首席专家

优缺点分析

角色解读

• 可向集团内更高阶的技术总架构师或首席技术官（CTO）方向发展
• 凭借行业Know-how，可转型为数字化转型的战略负责人或咨询专家
• 在大数据与行业融合的交叉领域，成为引领技术变革的行业专家
• 作为技术领航者，负责设计并主导企业级大数据平台的整体架构与演进路线图
• 深度参与核心系统的开发与优化，解决高并发、实时计算等复杂技术难题
• 推动数据资产体系构建、数据治理及安全合规，确保数据价值被安全、高效地利用
• 探索大数据与AI等前沿技术在航运制造等行业的创新应用与落地
• 精通大数据技术栈（如Hadoop、Spark、Flink）与云原生技术，具备从0到1构建大型数据平台的能力
• 拥有扎实的系统架构设计功底，能统筹业务、应用、技术、数据四维架构
• 具备出色的项目管理和技术攻坚能力，能在复杂工业场景中推动技术方案落地
• 对数据治理、数据安全有深刻理解，并具备良好的团队协作与领导力

申请策略

• 深入了解中远海运集团的数字化转型战略与核心业务（航运、物流、装备制造），思考你的技能如何与之契合
• 准备阐述你对“造船行业领域模型”等创新方向的初步理解或设想，展现你的业务洞察力和前瞻性
• 重点突出你主导或深度参与的大型数据平台/数据仓库项目架构设计与从0到1的交付经验
• 详细描述在工业、制造或类似复杂业务场景下，解决高并发、实时计算等技术瓶颈的案例
• 强调对数据治理体系（包括质量、安全、合规）的实践经验和技术方案
• 体现你的技术领导力，如带领团队攻坚、建立技术规范、推动技术资产复用等成果
• 深入研究云原生与大数据湖仓一体等新兴技术架构，准备相关的架构设计思路
• 补充学习工业制造领域的业务知识（如BOM、生产时序、供应链），思考技术如何赋能

面试指南

• 对于架构设计问题，使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点阐述你的设计决策、技术权衡和最终成效
• 对于业务场景问题，先对比差异，再结合具体项目例子，说明你如何将技术方案与业务特点结合，并最终创造了业务价值
• 对于趋势类问题，结合JD中提到的‘领域模型’、‘湖仓一体’等关键词，提出你的具体观点和可落地的思路
• 请描述一个你主导设计的企业级大数据系统架构，为什么选择这样的技术栈？如何考虑扩展性和性能？
• 在工业/制造业场景下，构建数据仓库或数据中台与互联网行业有何主要区别？你遇到过哪些典型挑战？
• 如何从0开始，为企业建立一套完整的数据治理体系？请结合一个具体项目谈谈你的思路
• 请分享一个你解决过的高并发或实时计算瓶颈的技术难题，你是如何分析并最终解决的？
• 你认为大数据技术与AI融合在制造业有哪些有前景的落地场景？