盒马-数据研发工程师-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在数据研发领域深耕，从数据工程师成长为数据架构师或数据专家，负责更复杂的数据体系设计和优化
• 结合大模型等前沿技术，向数据科学或人工智能方向拓展，成为复合型技术专家
• 在阿里巴巴体系内，可向数据团队的管理岗位发展，负责团队的技术方向与项目管理
• 负责盒马决策数据体系的质量治理，通过标准化、规则化、创新应用大模型等方式，提升数据交付质量
• 深度分析数据架构，从成本视角联合数据、算法、工程等团队，挖掘数据成本节降的空间
• 参与建设盒马生产作业链路相关的实时化计算流，并保障其稳定性
• 引入大模型能力，从异常检测、预测性维护、数据抽检、数据提纯等角度探索前沿实践
• 具备3年以上数据仓库领域经验，熟悉数据仓库模型设计与ETL开发，有海量数据处理经验
• 熟悉数据仓库领域知识和技能以及实时流计算基础，包括数据集市设计、流数据计算、数据管理、数据质量、数据服务
• 对数据敏感，具备优秀的业务理解、数据分析和解决问题能力，对将大数据和分析算法应用到实际业务场景产生商业价值有强烈热情
• 熟悉Hadoop生态相关技术，具备一定的JAVA、Python语言开发能力，具备机器学习算法、非结构化处理、知识图谱等能力优先

申请策略

• 了解盒马业务模式和数据体系，在面试中展示对业务的理解
• 准备1-2个数据治理或成本优化的项目案例，展示解决问题的思路和成果
• 重点突出数据仓库模型设计、ETL开发、海量数据处理的项目经验，并量化成果
• 强调实时流计算、数据治理、数据质量方面的技能和项目实践
• 展示Java、Python等编程能力，以及机器学习、知识图谱等加分技能
• 突出业务理解能力、数据分析能力和解决复杂问题的能力，并举例说明如何将数据应用于业务产生价值
• 系统复习数据仓库、数据建模、ETL、流计算等核心知识
• 了解大模型在数据领域的应用，如异常检测、数据质量提升等

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则，清晰描述背景、任务、行动和结果，并突出量化成果
• 回答技术问题时，先阐述核心原理，再结合项目实践，最后总结最佳实践
• 回答业务问题时，展现数据敏感度和业务理解，说明如何将数据转化为商业价值
• 请介绍一个你主导的数据仓库或数据治理项目，并说明其业务价值
• 如何设计一个实时数据链路，并保障其稳定性？
• 面对海量数据，如何优化数据成本？
• 你如何理解大模型在数据质量治理中的应用？
• 请描述一次你通过数据分析解决业务问题的经历