视图大数据研发工程师（上海）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕大数据与视觉计算融合领域，成为企业内或行业内的技术权威与架构师
• 技术管理路线：在带领技术团队攻坚克难后，可向技术经理或部门负责人方向发展
• 行业标准路线：利用平台优势和科研能力，参与或主导行业技术标准与规范的制定
• 负责设计和演进处理海量视频、图像等多模态数据的大数据平台全链路架构
• 主导实时计算、数据仓库等核心中台组件的建设，解决高并发、低延迟的技术挑战
• 深入底层技术进行源码级调优，并协同多团队推动技术落地和业务价值挖掘
• 需要扎实的计算机科学基础，精通分布式系统和大数据引擎（如Flink/Spark/Hadoop）的原理与实践
• 具备大型数据平台或中台的架构设计与落地经验，能独立负责复杂项目
• 拥有处理海量多模态数据（特别是视图数据）的实战经验或深入理解，并具备源码级调优能力
• 要求有科研创新潜力，具备独立进行前沿技术预研和攻坚的能力

申请策略

• 深入了解中国电信在“数字中国”、“智慧城市”等领域的战略，思考你的技术能力如何与公司战略结合
• 准备一个能体现你技术攻坚能力和系统思维的深度项目案例，用于面试讨论
• 重点突出与博士研究及工程实践相关的分布式系统、大数据处理项目经历，特别是涉及架构设计与性能优化的部分
• 详细描述处理过的大数据规模、技术栈（如Flink/Spark源码改造、高并发优化），用数据量化成果
• 如有顶会论文、发明专利或参与行业标准编制的经历，务必清晰列出，这是重要的加分项
• 针对视频/图像多模态数据处理，可深入研究相关的高效存储格式（如Parquet、ORC）、计算框架及与大数据引擎的集成
• 复习分布式系统理论，并尝试阅读Flink或Spark核心组件的源码，了解其设计原理与调优技巧

面试指南

• 采用STAR法则：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，清晰描述项目背景、你的职责、具体技术方案和最终成效
• 对于技术问题，遵循“理论结合实践”的思路：先阐述基本原理，再举例说明在具体项目中的应用、优化和收获
• 架构设计问题，采用“分层-分模块”思想：从数据流向（采集、计算、存储、服务）出发，分层阐述设计考虑，再针对核心模块讨论技术选型和难点
• 请描述一个你主导设计的大型数据平台架构，遇到的最大技术挑战是什么？你是如何解决的？
• Flink/Spark在处理高并发实时数据流时，有哪些关键的性能瓶颈？你会从哪些层面进行源码级调优？
• 如果让你设计一个能同时支持海量历史视频回溯和实时流分析的统一架构，你会如何考虑？
• 你如何看待云边协同在视频大数据场景下的应用？有哪些技术难点？
• 系统回顾分布式系统、流批一体处理框架的核心原理，准备回答相关的深度技术问题