骑行-数据开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向大数据架构师方向发展，主导PB级数据平台的设计与演进
• 深入AI+数据方向，成为数据智能领域的专家，负责AI Agent的迭代
• 在美团内部横向拓展，转岗至其他业务线或技术中台部门
• 负责美团骑行业务线的数据仓库设计与开发，包括Hive、Doris等数仓分层建模
• 构建财务方向的数据平台，完成从数据采集、清洗到存储分析的全流程支撑
• 参与数据质量、成本、安全等治理工作，并优化数据处理系统性能
• 推动数据Agent的落地与迭代，利用AI技术实现自动化运维和端到端需求交付
• 扎实的大数据技术栈能力，包括Hadoop、Spark、Flink、Kafka等
• 精通数仓建模方法论，能根据业务场景选择合适建模方式
• 精通SQL并具备性能优化经验，能处理大型项目中的复杂查询
• 良好的逻辑思维与沟通能力，能与产品、算法、业务团队高效协作

申请策略

• 了解美团骑行业务模式，面试中展现对场景理解的好奇心
• 准备一个完整的数仓项目设计，涵盖需求、建模、调度、性能优化
• 重点突出数仓建模与优化项目，特别是PB级或海量数据的处理经验
• 展示大数据技术栈的深度使用，如Spark/Flink调优、Kafka流处理等
• 强调SQL性能优化案例和大型项目落地成果，最好有量化指标
• 如有AI或自动化工具相关经验，务必突出，契合岗位Agent方向
• 若对AI Agent不熟悉，可提前学习LangChain、RAG等基础概念
• 加强数据治理相关知识，如数据质量、元数据管理、成本控制

面试指南

• 对于技术问题，先明确背景和数据量级，再分层讲解优化思路（如数据模型、资源管理、代码优化）
• 对于设计问题，从业务需求出发，考虑可扩展性、容错性和成本，给出对比方案
• 对于开放问题，结合自身经验，分点论述，并适当关联美团业务场景
• 请谈谈数仓建模的几种方法及其适用场景，并举例说明
• 你如何优化一个慢的Hive SQL？请具体描述一次优化经历
• 在处理PB级数据时，Spark和Flink有哪些调优策略？
• 如何设计一个高可用的数据流水线？考虑哪些因素？
• 你对AI Agent在数据工程中的应用有什么理解？有实践过吗？