大数据基础平台工程师（基础设施与数据架构方向） -【可灵AI】

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在数据平台架构、湖仓、实时计算等某一方向深耕，成为领域内的技术权威（Staff Engineer/架构师）
• 技术管理路线：带领小团队负责平台某一子领域的规划与交付，逐步承担更多管理职责（技术经理/总监）
• 架构影响力路线：主导大型数据基础设施项目，设计跨团队通用平台，提升在公司内的技术影响力
• 设计并构建公司级大数据平台的底层基础架构，涵盖数据存储（湖仓）、计算（批处理、实时流处理）和调度体系
• 负责平台基础设施的标准化与治理，包括多环境管理、统一权限、网络、安全及成本管控
• 保障平台的稳定性、可观测性与高效运行，解决 PB 级数据处理带来的复杂技术挑战
• 与下游数据研发、AI 训练团队协作，提供高效、可靠的数据基础服务与接入规范
• 扎实的分布式系统与大数据技术栈知识，如 Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Iceberg 等
• 至少精通一门工程语言（Java/Scala/Python/Go）并具备优秀的工程化与系统设计能力
• 具备生产环境基础设施建设与运维经验，熟悉 Linux、网络、存储、监控与自动化工具链
• 强大的跨团队沟通与架构设计文档化能力，能将复杂方案拆解为可执行任务

申请策略

• 仔细研读职位描述，特别是“可深耕方向”，在简历和面试中重点突出与该方向最匹配的经历和思考
• 提前了解快手业务（如短视频、直播、AI）对数据平台的具体需求，思考你的技术方案如何支撑这些场景
• 突出参与或主导过的大型数据平台/基础设施建设项目，量化规模（数据量、作业数、用户数）和技术难点
• 详细描述在湖仓、实时计算、平台工程或相关方向解决过的具体生产问题，体现系统分析与问题定位能力
• 展示对 Spark、Flink、Kafka、Iceberg 等核心技术栈的深入理解与实践经验，而不仅是使用
• 体现跨团队协作经验，以及设计规范、工具、SDK 提升团队效率的实际案例
• 针对 JD 中的“可深耕方向”，选择一个进行深度实践，例如深入理解 Iceberg 的表格式与事务机制，或 Flink 的 Exactly-once 语义边界
• 加强系统设计与架构文档的撰写能力，练习如何将复杂方案清晰、结构化地表达出来

面试指南

• 对于案例题，采用 STAR 结构：清晰阐述背景(Situation)、明确你的具体任务(Task)、详细说明你采取的行动和决策(Action)，最后展示可量化的结果和反思(Result)
• 对于设计题，先明确核心需求和约束条件，再分模块（数据接入、存储、计算、管理）阐述设计思路，最后讨论可能遇到的难点和取舍
• 对于技术对比题，先点明核心共同目标，再从架构、接口、性能、运维等维度分析异同，并结合具体业务场景（如实时性要求、数据更新模式）给出选择建议
• 请描述一个你参与设计或建设的大规模数据平台案例，你在其中负责什么，遇到了哪些核心挑战，如何解决的？
• 如果让你为新的 AI 训练任务设计一套高效、可靠的原始视频/图片数据管理与高吞吐读取链路，你会考虑哪些关键点？
• 在湖仓架构中，如何解决小文件过多和并发写冲突的问题？请对比 Iceberg 和 Hudi 在处理这些问题上的异同
• 你如何设计一个数据平台的 SLO 体系和故障演练方案来保证稳定性？
• 如何评估和优化一个大规模数据平台（包括计算、存储、网络）的总体拥有成本？