大数据工程师(广州)

优缺点分析

角色解读

• 初级大数据工程师 -> 高级大数据工程师 -> 大数据架构师
• 也可向数据中台产品经理或数据团队管理方向发展
• 处理业务数据需求，进行数据清洗、加工与分析
• 负责数据仓库的架构设计、模型构建与ETL开发
• 部署和维护大数据平台及数据中台，保障数据系统的稳定运行
• 熟练掌握Java/Python/Scala等编程语言及Linux环境
• 精通Hadoop生态组件（Hive, Spark, Flink, HBase等）及数仓理论
• 具备数据建模能力，了解MPP数据库及机器学习算法者优先

申请策略

• 了解中国电信的数字化转型战略及天翼云相关业务，面试时结合业务场景谈技术落地
• 突出Hadoop生态组件（Spark, Flink, Hive等）的实际项目经验和性能调优能力
• 展示数据仓库建模经验（如维度建模）及数据中台建设成果
• 强调处理海量数据需求及保障系统稳定性的实际案例
• 深入学习Flink实时计算及数据湖技术（如Iceberg, Hudi），提升技术竞争力
• 补充MPP数据库（如ClickHouse, Doris）及基础机器学习算法知识

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出技术选型和解决难点的过程
• 结合业务价值：不仅谈技术实现，还要强调数据产出对业务的实际赋能效果
• 请介绍一个你主导或深度参与的数据仓库建模项目，遇到了哪些挑战？
• 在Hadoop生态中，Spark和Flink的应用场景有什么区别？如何进行性能调优？
• 如何保障大数据平台及数据中台的高可用性和数据质量？
• 如果业务方提出一个复杂的数据需求，你如何评估并设计数据流转方案？
• 复习数仓建模理论（Kimball等）及Hadoop生态核心组件原理
• 准备1-2个能体现你解决复杂数据问题或系统调优能力的深度项目案例