国际产研 数据开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向数据架构师方向发展，深入大数据技术栈（如Spark、Flink）和实时数仓
• 可转向数据产品经理或数据科学家，结合业务理解驱动数据应用
• 在京东内部，可从数据开发工程师晋升为高级工程师、团队主管，负责更大范围的数仓规划
• 负责国际业务数据仓库的规划与建设，包括主题设计、数据模型设计和元数据管理
• 开发数据仓库ETL任务，涵盖离线、准实时和实时流程，确保数据及时准确
• 负责数据集市的报表开发和接口数据开发，支撑业务分析需求
• 进行技术选型，根据业务场景选择合适的存储引擎（如Doris、ClickHouse等）
• 精通SQL和Hive SQL，具备性能调优经验，能编写UDF
• 熟悉多种存储引擎（MySQL、HBase、Redis、Doris、ClickHouse）的架构和适用场景
• 具备数据仓库建模能力，理解维度建模和范式建模
• 学习能力强，逻辑思维清晰，沟通协作能力好

申请策略

• 了解京东国际业务的发展方向，在面试中展现对跨境电商数据特点的理解
• 准备一个完整的数仓项目案例，包括需求分析、模型设计、ETL实现和运维优化
• 突出数仓项目经验，特别是数据模型设计、ETL开发的具体案例和成果（如减少数据延迟、提升查询性能）
• 详细描述SQL性能调优经验，比如对复杂查询的优化、UDF开发等
• 列出熟悉的存储引擎及其应用场景，最好有技术选型的决策案例
• 可以提前学习Doris或ClickHouse的集群部署与调优，因为JD中明确提到
• 补充实时计算相关技能（如Flink、Kafka），为后续发展做准备
• 复习数据仓库建模理论（星型模型、雪花模型）和元数据管理实践

面试指南

• 对于性能优化问题，按照问题现象->原因分析->解决方案->效果量化的结构回答
• 技术选型问题，先明确业务需求（读写模式、延迟要求、数据量），再对比各引擎特性，最终给出选择并说明理由
• 设计类问题，先理解业务过程，确定粒度和维度，再构建事实表和维度表，注意处理特殊业务逻辑
• 请描述一次你优化Hive SQL性能的经历，具体使用了哪些方法？
• 在MySQL、HBase、Redis、Doris、ClickHouse中，你会如何为实时报表场景选型？为什么？
• 如何设计一个支持多国货币换算的销售数据仓库模型？
• 数仓中的缓慢变化维度（SCD）如何处理？请举例说明
• 复习Hive常用调优手段（如分区、分桶、join优化、文件格式选择），并准备实际案例