北京-数据开发工程师(J100755)

优缺点分析

角色解读

• 从数据开发工程师向大数据架构师或技术负责人发展，负责更大规模平台设计
• 转向AI方向，结合机器学习与数据工程，成为AI数据专家
• 在百度内部晋升为高级工程师、团队负责人，或在行业内跳槽至其他大厂
• 设计和搭建大数据平台，包括数据仓库、数据管道和数据处理作业
• 优化大规模数据处理流程，保障数据链路稳定高效
• 与产品、算法团队协作，为AI模型和业务分析提供数据支撑
• 推动数据中台建设，探索AI在数据质量检测和智能ETL中的应用
• 熟练掌握SQL及Spark、Flink、Hive等大数据技术栈
• 精通Python、Java或Scala至少一种编程语言
• 了解Linux/Unix操作系统原理，具备系统层开发能力
• 有大数据平台开发或数仓建设经验者优先

申请策略

• 提前了解百度AI业务布局（如自动驾驶、智能云），在面试中展现业务理解
• 准备1-2个数据工程项目的完整技术方案，包括架构设计、难点解决
• 突出大数据平台搭建或数仓建设项目经验，量化成果（如数据量级、性能提升）
• 强调Spark/Flink/Hive等具体技术栈的熟练程度
• 如果有AI或机器学习相关数据工程经历，重点展示
• 展示问题解决能力，如优化数据管道、处理数据倾斜等
• 深入学习Spark和Flink的底层原理，掌握调优技巧
• 补充分布式存储（如HDFS、Kafka）和数据库内核知识

面试指南

• 对于技术问题，遵循“场景-问题-方案-效果”结构，先描述业务背景，再指出痛点，接着说明解决思路，最后量化结果
• 对于系统设计问题，从需求分析、架构选型、数据流、容错机制、扩展性等多个维度展开
• 请描述一个你优化过的Spark作业，如何解决数据倾斜？
• 如何设计一个实时数据管道，从Kafka到Flink再到HDFS？
• 数据仓库维度建模和星型/雪花型有什么区别？
• 在数据治理中，如何保证数据质量和一致性？
• 你有使用过AI技术进行数据清洗吗？谈谈思路
• 复习大数据组件核心原理，如Spark RDD/DAG、Flink Checkpoint、Hive分区