数据研发工程师（社科数据）

优缺点分析

角色解读

• 可成长为数据架构师，负责大规模数据平台的整体设计和演进
• 可转向AI数据平台方向，专注机器学习基础设施、特征平台和模型生命周期管理
• 可深入业务，发展为数据科学专家或业务分析负责人，驱动业务决策
• 负责社科业务数仓建设，构建数据集市，应用元数据自动化、智能监控等方法提升效率
• 定义业务核心指标，进行数据建模，结合AI/ML技术（如预测性指标、特征工程）提升洞察深度
• 提供大数据计算服务，支持AI模型训练、推理的数据需求，优化计算性能和成本
• 参与数据平台开发，评估并探索AutoML、向量数据库、LLM等AI技术的应用潜力
• 熟练掌握Hudi、Hive、Kafka、Spark、Flink、HBase等至少两种及以上，具备两年以上使用经验
• 精通数据仓库理论、ETL技术，有良好的数学思维和建模能力，能将业务问题转化为数据问题
• 熟悉分布式计算框架及优化，了解流式计算，理解特征工程和数据管道的重要性
• 对AI/ML在数据领域应用有浓厚兴趣，能快速学习特征存储、模型监控、向量数据库等新兴技术

申请策略

• 研究快手社科业务（如知识、文化、社会领域）的背景，了解其数据需求
• 准备一个完整的数据项目案例，从架构设计到优化细节，体现深度思考
• 突出Hudi、Spark、Flink等组件的实际项目经验，量化数据规模和处理性能的提升
• 展示数仓建模和ETL设计案例，体现业务问题转化为数据方案的能力
• 体现对机器学习库（如Spark MLlib）或分布式训练的了解，如有AI相关项目重点描述
• 强调数据质量、元数据管理或性能优化方面的成果，匹配职位要求
• 学习Spark MLlib、Flink ML，动手实践机器学习管道的构建
• 了解特征工程、特征存储的具体实现，关注实时特征计算

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经验，突出个人贡献
• 对于技术优化问题，先分析瓶颈，再讲方案，最后量化效果
• 对于AI应用类问题，结合具体业务场景给出可行的思路，体现前瞻性
• 请介绍你负责过的一个数据仓库项目，如何设计分层和主题？
• 如何优化Spark作业性能？请举一个具体调优案例
• 你如何理解特征工程？在数据管道中如何实现？
• 你认为AI技术（如LLM、向量数据库）可以如何应用在数据平台建设上？
• Hudi与Hive相比，在数据管理上有哪些优势和适用场景？