数据开发技术经理

优缺点分析

角色解读

• 可以向首席数据架构师或数据总监方向发展，负责更大规模的数据战略
• 也可横向拓展至AI基础设施或数据中台负责人，成为数据领域专家
• 随着央企数字化转型深入，该岗位有晋升为CTO或数据VP的潜力
• 负责数据仓库/湖仓一体的顶层架构设计，制定数据模型规范并管理变更
• 构建离线与实时数据采集方案，使用Flink CDC、DataX等技术打通数据壁垒
• 协调集团业务部门、下属企业及技术厂商，推动湖仓建设并解决技术难题
• 管理主数据平台落地实施，包括模型配置、审批流程搭建和功能迭代
• 精通Hadoop、Spark、Flink、Hive、ClickHouse等大数据技术生态
• 具备扎实的数据建模能力（维度建模/范式建模）和SQL性能调优经验
• 熟练掌握Java或Python，有良好的工程化规范意识
• 熟悉大数据管理平台和开发管理平台，具备高并发海量数据处理经验

申请策略

• 了解中国机械工业集团的业务板块和数据应用场景，面试中展示对行业的理解
• 准备一个完整的数据架构方案案例，体现你的架构思维和问题解决能力
• 突出大数据技术栈的深度和广度，特别是Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse等
• 强调数据建模经验和典型案例，包括维度建模和范式建模
• 展示管理或协调经验，如带领团队、跨部门协作等
• 如有央企或大型企业项目背景，务必重点描述
• 强化Flink CDC、Iceberg等新兴技术，央企数字化转型中这些很关键
• 补充数据治理和主数据管理相关知识，提升全面性

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR法则：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果）
• 对于协调问题，突出沟通技巧和折中方案，强调以业务价值为导向
• 对于管理问题，展示领导力和团队培养思路，结合具体案例
• 请谈谈你设计过的一个数据仓库或湖仓一体架构，包括技术选型和建模方法
• 如何处理实时数据采集中的一致性和容错问题？举例说明
• 当业务部门对数据模型提出不合理变更时，如何沟通并达成共识？
• 你有过管理技术团队的经验吗？如何平衡架构规范与开发效率？
• 谈一下你对数据治理和数据质量的理解，在实际项目中如何落地？