商业增值-大数据开发工程师（广告方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：深耕大数据架构与数据治理，成长为数据平台架构师
• 技术融合：成为“AI+数据”领域的专家，推动数据开发的智能化变革
• 业务影响：深度理解广告业务，向数据业务专家或技术负责人方向发展
• 负责广告业务核心数仓的建模与建设，确保数据准确、稳定和高效交付
• 开发和维护面向广告运营与决策的数据产品，将数据转化为业务价值
• 将AI/大模型等前沿技术融入传统数据开发流程（如智能ETL、NL2SQL），探索提效新范式
• 扎实的数据仓库建模理论与丰富的数仓项目实战经验
• 精通Hive/Spark/Flink等大数据框架，并理解其底层原理
• 具备Java开发能力和Spring Boot框架使用经验，能构建稳定数据系统
• 对LLM、RAG、Agent等AI技术有了解或实践经验，具备技术前瞻性

申请策略

• 深入研究美团广告业务模式、产品形态以及数据挑战，在面试中展现你的业务理解
• 准备好阐述你对“AI赋能数据开发”的理解，并构思1-2个具体应用场景
• 详细描述你主导或深度参与的数据仓库建设项目，突出建模方法、技术选型和业务成果
• 强调你使用Spark、Flink等框架处理海量数据的具体项目经验和技术细节
• 如果有任何AI/大模型相关的项目或实践经验（即使是非工作的），务必重点展示
• 突出你的Java编程能力以及构建数据系统的工程实践经验
• 系统复习和深化数据仓库建模理论（如维度建模），并准备相关项目案例
• 深入学习1-2个大数据框架（如Flink）的原理和高级特性，提升技术深度

面试指南

• 对于系统设计类问题，采用“背景-方案-技术选型-效果-反思”的结构回答，突出你的思考过程
• 对于技术原理类问题，先清晰阐述核心概念，再结合实际应用场景或项目经验说明
• 对于AI应用类问题，可先从数据开发痛点出发，再说明AI技术如何针对性地解决问题，并提及你所知的工具或框架
• 请描述一个你设计过的最复杂的数据仓库模型，为什么这样设计？遇到了哪些挑战？
• Spark和Flink在实时数仓场景下分别有哪些优势和适用场景？
• 如何保证数据仓库中数据的质量和稳定性？请结合你的经验谈谈
• 你认为大模型技术可以在数据开发的哪些环节发挥作用？你是否有过相关实践？
• 如果让你负责广告业务中一个关键指标（如转化率）的数据体系，你会如何规划和建设？