大数据SRE运维开发工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 技术深化：成为大数据SRE专家，精通推荐系统全链路稳定性技术
• 架构转型：转向推荐系统架构师，参与整体系统设计与优化
• 管理路线：带领SRE团队，负责更大规模的稳定性体系建设
• 保障推荐系统数据链路（样本、特征、视频流）的稳定性，从事前预防到事后恢复全流程运维
• 负责大数据组件（Flink、Kafka、HBase等）的自动化运维与稳定性治理，提升交付效率
• 将运维经验沉淀为文档、标准与工具，推动运维流程标准化和自动化
• 与算法、数据开发团队协作，快速定位并解决数据延迟、样本不一致等问题
• 扎实的大数据组件运维经验：精通Flink/Spark、Kafka/Pulsar、HBase/Redis等
• 编程能力：至少掌握Python/Go/Java/Scala之一，能开发运维脚本和自动化工具
• 问题排查能力：熟悉推荐系统数据链路典型场景，能快速定位根因
• 沟通协作能力：与算法、数据开发团队高效协同，推动问题解决

申请策略

• 了解字节跳动推荐架构生态，面试时展现对推荐系统稳定性挑战的深入思考
• 准备实际案例：如曾解决过数据不一致或链路中断问题，详细描述根因分析和解决方案
• 突出大数据组件实操经验：具体说明在Flink、Kafka等组件上的运维和优化案例
• 强调稳定性保障成果：如降低数据延迟、提升可用性SLA的具体数据
• 展示自动化工具开发能力：描述自研运维脚本或平台，体现工程能力
• 补强推荐系统知识：了解特征工程、样本生成流程，提升与算法团队的沟通效率
• 学习云原生技术：掌握Kubernetes、Docker，为云原生大数据运维加分

面试指南

• 问题定位：先描述现象，然后分析可能原因（如网络、资源、代码bug），再逐步排查
• 解决方案：给出具体措施（如容错机制、监控告警、自动恢复脚本），并强调效果
• 复盘总结：说明如何沉淀为文档或工具，避免重复发生
• 如何保障推荐系统数据链路的实时性和一致性？
• 描述一次你处理大数据组件（如Flink任务失败）导致数据延迟的经历和解决过程
• 你如何设计一个自动化运维工具来监控Flink任务状态并自动恢复？
• 推荐系统中样本生成和特征回填的常见问题有哪些？如何排查？
• 谈谈你对SLO体系的理解，如何为数据链路设定SLO？