1688-数据研发-杭州

优缺点分析

角色解读

• 技术深度路径：深耕数据架构、实时计算、数据治理等方向，成为团队内的技术专家或架构师
• 技术广度路径：向数据产品、数据科学（AI for Data）或技术管理方向发展，主导更复杂的项目或小团队
• 业务融合路径：对电商业务有深刻理解后，可以转型为业务数据负责人或数据产品经理，用数据驱动业务增长
• 负责1688电商业务核心数据仓库的规划、设计和日常开发，确保数据能准确、高效地服务于业务决策和产品功能
• 管理和保障数据平台（包括数据资产、数据质量、数据服务等）的稳定与高效运行，是业务数据需求的“基建工程师”
• 探索将人工智能（大模型）技术应用于数据领域，开发新的数据产品或提升现有数据处理效率，推动技术创新
• 扎实的数据仓库建模理论功底与ETL（抽取、转换、加载）开发经验，能够处理海量数据
• 熟练掌握大数据技术栈（如Hive、Spark、Flink等），并理解数据质量、数据管理等相关领域的知识
• 良好的沟通协作与自驱力，能够理解业务需求并转化为技术方案，同时保持对数据湖、AI Agent等前沿技术的好奇心与学习能力

申请策略

• 深入了解1688的业务模式和主要数据挑战，面试中可展现你对业务的理解和思考
• 准备一个关于数据质量保障或数据平台稳定性建设的完整故事，说明你的角色、行动和结果
• 突出数据仓库项目经验，具体说明处理过的数据量级、使用的技术栈（如Hive/Spark/Flink）以及所解决的业务问题
• 强调数据治理或数据质量相关的实践经历，这是该岗位的核心职责之一
• 如有任何与AI/大模型结合的数据项目或学习实践（哪怕是个人项目），务必重点描述，这符合岗位的“优先”要求
• 列举在跨团队协作中推动数据项目落地的具体案例，以体现沟通与协调能力
• 系统性地复习数据仓库建模方法论（如维度建模），并准备能体现设计思路的案例
• 学习和了解数据湖（如Apache Iceberg）的基本概念和与传统数据仓库的区别

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来结构化回答项目经验问题，突出你的技术决策和量化成果
• 在回答技术和架构问题时，先阐述基本概念，再结合具体业务场景（如电商）分析其适用性和优劣
• 对于开放性问题（如Data for AI），先表达自己的理解框架，再结合JD中提到的‘提升全链路数据应用效率’等目标，提出具体可落地的想法
• 请介绍一个你参与过的最复杂的数据仓库项目，你在其中承担什么角色？遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
• 在你之前的工作中，是如何保障数据质量和数据稳定性的？有哪些具体的方法和工具？
• 你对数据湖和数据仓库的区别与联系是怎么理解的？在什么场景下你会建议使用数据湖？
• 你如何看待‘Data for AI’？你认为数据研发工程师可以在其中发挥哪些作用？
• 请描述一次你与产品或业务方沟通需求，并最终通过数据方案解决其问题的经历