高级数据工程师（座舱AI）

优缺点分析

角色解读

• 在数据工程领域深耕，从高级工程师向数据架构师或技术专家方向发展，主导更复杂的数据平台建设
• 结合大模型与数据工程，向AI数据平台方向转型，成为AI基础设施领域的专家
• 在小米汽车业务中，有机会向技术管理岗位发展，带领团队负责数据平台的整体规划与落地
• 负责座舱AI数据平台的整体架构设计与开发，包括数据采集、回传、存储、清洗、标注和版本管理，确保数据链路高效稳定
• 利用大模型（LLM/多模态）构建数据挖掘能力，实现自动化标注、难例挖掘和数据筛选，提升数据闭环效率
• 构建高吞吐、可扩展的数据管线，支持语音、视觉、多模态等大规模数据的处理与特征加工，为算法团队提供高质量数据
• 与算法团队紧密协作，搭建训练/评测数据集的自动化生产与质量校验体系，并保障数据合规、安全与隐私保护
• 扎实的编程能力，熟练掌握 Python 与 SQL，具备良好的工程素养
• 熟悉主流大数据处理框架（如 Spark / Flink / Kafka / Hive 等），具备大规模数据管线的设计与调优经验
• 熟悉数据仓库/数据湖建模与 ETL 开发，关注数据质量、血缘与可观测性
• 加分项：有 AI/机器学习训练数据平台、特征工程（Feature Store）、车载数据治理与合规脱敏经验，熟悉云原生数据栈（如 Kubernetes、对象存储、湖仓一体架构）与数据编排工具（如 Airflow / DolphinScheduler）

申请策略

• 在申请时，可以强调对智能座舱或车载数据领域的兴趣和理解
• 准备一些关于数据平台架构设计、数据治理和合规脱敏的案例，以应对面试
• 突出大数据平台建设经验，特别是数据管线的设计与调优案例
• 强调Python和SQL的熟练程度，以及Spark、Flink等框架的实际应用
• 如果有AI/机器学习训练数据平台或特征工程经验，务必重点突出
• 展示对数据质量、数据治理和合规脱敏的理解和实践
• 提前熟悉云原生数据栈，如Kubernetes、对象存储、湖仓一体架构
• 了解大模型（LLM/多模态）在数据挖掘和自动化标注中的应用

面试指南

• 回答技术问题时，可采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、你的职责、具体行动和最终成果
• 对于设计类问题，可以从需求分析、架构设计、技术选型、性能优化、可扩展性等维度进行阐述，并强调对数据质量和治理的考虑
• 对于大模型相关问题，可以结合具体应用场景，说明如何利用大模型提升数据处理的效率和自动化程度
• 请描述你设计过的一个大规模数据管线，包括架构、技术选型和调优过程
• 如何保障数据质量、数据血缘和可观测性？请举例说明
• 你如何利用大模型（LLM）进行自动化标注或难例挖掘？
• 在数据合规和隐私保护方面，你有哪些实践经验？
• 谈谈你对智能座舱数据平台的理解，以及你认为的挑战和机遇