数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕数据架构与AI数据领域，成为团队的技术核心或领域专家
• 架构师路线：向更宏观的数据架构师发展，负责更大范围的数据中台或智能化数据基础设施规划
• 技术管理路线：在具备深厚技术功底和业务理解后，可转向技术团队管理岗位
• 设计和实现面向AI智能体（Agent）的新一代数据语义层，让数据能够被AI模型理解与调用
• 利用Flink、Spark等流批一体技术，负责从业务需求到数据模型设计、开发和上线的全流程交付
• 构建和维护数据质量体系与监控链路，确保核心数据任务的稳定性和可靠性
• 精通Java/Python/SQL等数据处理语言，并具备良好的工程开发能力
• 深度掌握大数据技术栈（Hadoop, Spark, Flink, Paimon等），有湖仓一体或流批一体项目实战经验
• 对数据治理（元数据、血缘、质量）有深刻理解，并能将其产品化、自动化
• 具备将复杂业务需求抽象为数据模型的逻辑思维与沟通能力

申请策略

• 仔细研究阿里巴巴在数据中台、智能数据建设方面的公开技术博客、演讲和开源项目，了解其技术栈和理念
• 面试前准备一个自己参与过的最复杂的数据建模或数据治理案例，能清晰阐述从需求分析到方案设计、开发落地的全过程
• 突出使用Flink/Spark/Paimon等流批一体技术处理海量数据的项目经验，并说明具体架构和成果
• 重点描述参与或主导的数据治理（如元数据、血缘、质量）相关项目，强调如何实现治理能力产品化
• 如有涉及AI、LLM或智能体与数据结合的项目或研究经验，务必在简历中体现
• 量化项目成果，如处理的数据规模、任务稳定性提升、效率改进等指标
• 深入学习LLM与数据结合的应用范式，了解向量数据库、RAG、AI Agent等基础知识
• 加强Paimon等新一代湖仓一体存储技术的理解与实践，这与岗位技术栈高度匹配

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经验和技术方案
• 对于开放性问题（如语义层设计），先阐述核心原则和目标，再分点列出关键考量和技术选型依据
• 结合岗位JD中的关键词（如Agent、流批一体、SLA）来组织你的回答，展示与岗位的匹配度
• 请描述一个你设计的复杂数据模型，你是如何平衡数据性能、可维护性和业务易用性的？
• 如果让你为一个业务场景设计面向AI Agent的语义层，你会考虑哪些核心要素？如何定义数据接口？
• 在实时计算链路中遇到数据延迟或质量问题，你的排查思路和解决步骤是什么？
• 你对数据血缘和数据治理如何产品化、自动化有哪些实践经验或想法？
• 如何看待LLM + Data的发展趋势？你认为这对传统数据开发工作会带来哪些改变？