ATH-高级数据工程师/专家-AI制药

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：向首席数据架构师或AI数据科学负责人发展，主导企业级数据底座规划
• 横向拓展：转向AI制药算法工程或计算生物学方向，成为懂数据又懂业务的复合型专家
• 技术管理：带领数据工程小组，建立标准化数据资产管理体系与自动化流水线标准
• 负责AI制药场景下的数据湖仓架构设计与分层建模，维护数据血缘与存储优化
• 搭建并维护自动化数据管线，实现ELN/LIMS实验数据与分子结构数据的清洗、入库与版本管理
• 设计训练集防泄漏机制，执行数据质量监控与异常检测，保障下游AI模型训练的数据可靠性
• 协同算法团队完成分子结构表征（HELM/SMILES）的双轨入库与谱系标注规范落地
• 精通分布式数据处理栈（Spark/DuckDB/Delta Lake），具备大规模数据湖仓实战经验
• 熟练掌握数据管线编排工具（Airflow/Dagster），能够编写高可用、可复现的ETL脚本
• 理解生物化学数据结构，熟悉ELN/LIMS系统交互逻辑及分子拓扑语义
• 具备严格的数据治理意识，掌握数据版本控制、样本去重与防泄漏策略

申请策略

• 提前调研阿里集团在AI制药领域的布局与相关开源项目，面试时可结合业务痛点提出数据架构设想
• 准备1-2个完整的数据管线故障排查或性能调优案例，体现工程落地与问题解决能力
• 突出数据湖仓实战案例，量化说明处理的数据规模、分层架构设计及查询性能优化指标
• 详细列举使用Spark/Delta Lake/Airflow搭建的端到端数据管线，强调自动化程度与稳定性
• 若有生物/化学数据ETL经验，重点描述字段映射逻辑、异常处理机制及数据质量管控方案
• 展示训练集构建与防泄漏实践，如版本管理策略、样本去重算法及数据隔离设计
• 补充学习分子结构表示法（SMILES/HELM/SDF）的基础知识，了解其在AI药物发现中的应用场景
• 深入掌握Delta Lake/Iceberg等现代数据湖格式的特性，提升事务支持与ACID合规能力

面试指南

• STAR法则：清晰交代背景任务、采取的技术选型、实施步骤与最终量化结果
• 架构思维：先讲整体数据流向与分层逻辑，再下沉到具体组件配置与参数调优细节
• 风险前置：强调数据治理的预防性设计（如Schema约束、自动化校验、灰度发布）而非事后补救
• 请分享一个你从零搭建数据湖仓的案例，你是如何进行分层设计与血缘管理的？
• 面对异构实验系统（如ELN/LIMS）的数据接入，你会如何制定字段对齐与清洗策略？
• 在构建AI训练集时，如何有效防止数据泄漏？请说明你的版本控制与样本去重方案
• 如果线上数据管道出现延迟或脏数据突增，你的监控告警与应急响应机制是怎样的？
• 如何评估分子结构数据（SMILES/HELM）的质量？遇到无效或冲突结构如何处理？