大数据开发工程师（北京/成都）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕大数据技术，在数据架构、实时计算或数据治理领域成为权威
• 技术管理路线：带领团队负责更大规模的数据平台或业务线数据建设
• 业务融合路线：转型为数据产品或数据策略专家，更深度地驱动业务决策
• 负责物联网（电池）数据的接入、清洗与质量校验，保障数据源可靠
• 设计和实现数据仓库的分层模型（ODS/DWD/DWS/ADS），并完成ETL开发与调度
• 加工运营报表与中间表，支撑业务监控、安全预警和效率评估
• 设计数据服务接口，封装和提供标准化的数据能力给上下游应用
• 精通数据仓库全链路建设方法论，具备从零到一的数仓设计与ETL开发能力
• 熟练掌握实时数据处理技术栈，如Flink CDC、Canal、Kafka等
• 拥有数据质量保障、数据链路性能优化和问题诊断的实战经验
• 了解大数据计算引擎（如Spark、Hive）的优化及数据治理前沿技术

申请策略

• 研究京东在换电、零售等领域的业务模式，思考数据在其中的作用
• 准备一些关于如何保障数据质量、建立数据规范的思考，这与JD要求高度相关
• 突出你独立完成数据仓库分层设计与ETL开发的具体项目经验
• 详细描述你使用Flink/Canal/Kafka进行实时数据接入的案例，以及处理的数据规模
• 举例说明你如何诊断并解决数据延迟、质量异常等问题的过程与成果
• 复习并梳理Hive/Spark的性能调优和最佳实践
• 学习或深化对Flink CDC原理及在数据同步中应用的理解
• 了解数据治理、数据质量监控方面的常见工具和理念

面试指南

• 对于项目类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，突出你的设计思路和独立贡献
• 对于技术问题，先说原理，再结合具体场景说明你的实践和遇到的挑战，最后给出解决方案和效果
• 对于开放性问题，展现你的系统性思维，从监控、诊断、优化、规范等多个维度展开回答
• 请描述你过去主导的一个数仓分层建模项目，你是如何设计ODS、DWD、DWS层的？
• 在使用Flink CDC进行数据同步时，遇到过哪些问题（如延迟、数据不一致）？你是如何解决的？
• 当发现数据报表与源系统数据不一致时，你的排查思路和步骤是什么？
• 你如何理解数据质量校验？请举例说明你会在哪些环节、用什么方法进行校验
• 如果让你负责这个电池业务的数据链路优化，你会从哪些方面入手？