数据AI工程师

优缺点分析

角色解读

• 从数据工程向数据平台架构师发展，负责更大规模数据体系建设
• 结合AI方向成为大数据+AI复合型专家，主导智能应用落地
• 在国企体系内可向技术管理或专家路线发展
• 负责数据中台和数据仓库的建设，支持海量数据的实时与离线计算
• 探索并落地大数据与AI结合的应用，如智能问答、数据分析助手等
• 处理结构化与非结构化数据，为AI模型构建高质量的数据底座
• 负责大数据平台的技术问题排查与数据异常响应
• 熟悉大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Flink、Hive等
• 掌握数据仓库建模理论和ETL开发
• 具备一定AI基础知识，了解大模型应用或智能问答系统
• 具备良好的问题分析和解决能力，熟悉SQL和编程语言（如Python/Java）

申请策略

• 关注中国移动金融科技的数字化转型方向，在面试中展示业务理解
• 了解公司现有产品线，思考数据智能如何支撑支付和金融业务
• 突出大数据平台建设或数据仓库项目经验，展示具体的数据量级和性能优化
• 如果有AI相关的落地应用经验（如智能问答、知识图谱），重点描述
• 体现故障排查和问题解决能力，如具体的技术攻关案例
• 熟悉主流大数据组件（Spark、Flink）的底层原理和调优
• 了解大模型应用基础，如RAG、向量检索等，补充AI技能
• 加强SQL和编程能力，特别是Python数据处理

面试指南

• 对于项目介绍型问题：采用STAR法则，聚焦技术选型、数据规模、性能优化和业务价值
• 对于设计类问题：先明确需求和数据特征，再给出架构方案，并说明权衡
• 对于开放性问题：结合公司业务场景，提出可落地的思路，展示创新意识
• 请介绍一个你主导的数据仓库或数据平台项目，以及你解决的难点
• 如何设计实时计算架构？选型考虑哪些因素？
• 谈谈你对大模型在数据分析方面的应用理解，如何构建知识库支撑智能问答？
• 当数据出现异常时，你的排查思路是什么？
• 如何保证数据质量？谈谈你的实践经验