淘天集团-资深数据研发工程师-数据技术

优缺点分析

角色解读

• 沿技术纵深发展，从数仓模型与治理向数据平台架构、数据产品技术负责人演进
• 借助AI+数据的结合点，向智能分析、Data Agent、大模型应用工程等方向转型
• 在电商头部业务场景中积累海量数据治理与决策支持的完整经验，横向可迁移至其他数据密集型行业
• 负责淘系决策数据体系建设，把数据能力与工程化手段结合，联合BI产出高质量、稳定的决策数据产品，直接支撑管理层的经营判断
• 主导数据治理平台建设，围绕模型、稳定性、质量、成本建立治理体系，沉淀技术元数据与业务元数据，服务前台业务方
• 探索商业智能分析skill与AI服务能力，把大模型与ai-coding能力落地到真实的数据分析场景中
• 扎实的数仓功底：维度模型设计、ETL开发、数据集市设计，以及海量数据处理经验
• 实时与治理能力：流数据计算、数据质量、数据管理、数据服务的完整链路理解
• AI工程化能力：熟练使用ai-coding，理解大模型基本原理，能把业务场景抽象成通用skill
• 业务理解与沟通协调：对数据敏感，能把分析结果转化为可落地的商业价值

申请策略

• 面试前了解淘天集团的决策数据体系与BI产品形态，思考管理层决策场景下的数据产品应该怎么设计
• 准备一个「从业务问题到数据方案再到商业价值」的完整闭环案例，这类岗位非常看重业务理解与价值转化
• 重点写清你主导过的数仓模型设计与ETL链路，量化数据规模（表数量、日处理量、任务数）与稳定性指标
• 突出数据治理成果，如质量监控体系、成本优化、元数据建设等具体项目及可衡量收益
• 展示实时流计算（Flink/Spark Streaming等）的实际落地案例，说明业务场景与效果
• 若有AI Coding、大模型应用或分析类Agent的实践，单独列一段说明你如何抽象通用能力
• 补齐实时计算链路能力，熟悉Flink/Spark Streaming在数仓场景下的落地方式与常见问题
• 系统了解数据治理框架（元数据、血缘、质量规则、成本治理），准备一个可讲述的治理方法论

面试指南

• 用STAR结构讲项目：先讲业务背景与决策场景，再讲你的技术方案选择及取舍理由，最后给出可量化的结果（效率提升、成本下降、质量改善）
• 治理类问题用「发现问题—建立指标体系—工程化落地—持续运营」的闭环思路回答，体现体系化而非零散工具使用
• AI相关问题时强调「场景适配 + 效果验证 + 边界认知」，既展示实践也说明你对大模型能力边界的理解
• 请介绍一个你主导过的数仓模型设计项目，如何做分层与维度建模，遇到的最大挑战是什么？
• 你们团队的数据质量与成本治理是怎么做的？有没有量化指标和具体抓手？
• 实时流计算在你的项目中承担什么角色？如何处理乱序、延迟与数据一致性？
• 你如何使用AI Coding或大模型提升数据研发效率？能否举一个把业务场景抽象为通用skill的例子？
• 面对业务方提出的模糊需求，你如何拆解成可交付的数据产品？