高级软件开发工程师（架构师方向）

优缺点分析

角色解读

• 可向技术专家或架构师方向发展，深入大数据与自动驾驶领域
• 有机会参与核心数据平台建设，积累PB级数据处理经验，未来可转型为数据平台负责人或技术总监
• 体系内可横向扩展至算法工程、系统架构等方向
• 设计并优化PB级传感器数据平台架构，构建高吞吐数据管道
• 开发ETL流水线，支持数据脱敏、场景挖掘、标注预处理等
• 参与数据闭环系统建设，实现从车端采集到部署的全链路
• 开发数据服务SDK与工具链，支撑算法团队高效检索、抽样、可视化及数据血缘追踪
• 精通Python/Java/Scala，扎实工程能力
• 深入掌握Spark/Flink、Kafka、HDFS/对象存储、Hive/Iceberg/Delta Lake等大数据生态
• 熟悉OLAP引擎（ClickHouse/Doris/StarRocks）及分布式系统调优
• 理解自动驾驶传感器数据格式与特点，熟悉常见数据集标准（KITTI/nuScenes等），有时空序列/点云/视频数据处理经验

申请策略

• 了解京东物流自动驾驶业务方向，面试时展现对数据闭环的理解
• 准备一个完整的数据平台架构设计案例，从需求到实现
• 突出大数据项目经验，尤其是Spark/Flink、Kafka、HDFS等技术的实际应用
• 强调性能调优案例（如数据倾斜、内存热点解决）
• 如有自动驾驶或传感器数据处理经验，重点描述
• 展示数据平台架构设计能力，如ETL流水线、数据闭环系统
• 补充学习自动驾驶传感器数据格式和常见数据集标准
• 深入OLAP引擎（如ClickHouse、Doris）的调优实践

面试指南

• 针对架构设计类问题，按需求分析、技术选型、架构分层、性能评估四步回答
• 对于调优问题，先说明问题现象，再分析根因，最后给出解决方案和效果
• 对于场景理解问题，结合实际项目经验，突出对数据特点的把握
• 如何设计一个PB级传感器数据的实时处理管道？
• Spark/Flink在自动驾驶数据场景下如何进行性能调优？
• 如何解决数据倾斜问题？请举例说明
• 自动驾驶常见的数据集标准有哪些？它们的数据格式特点是什么？
• 描述一个完整的数据闭环系统，车端采集到模型部署