资深数据平台工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向数据架构师、数据平台技术专家方向发展，主导企业级数据中台建设
• 或转型为数据产品负责人，结合AI前沿技术推动数据平台的智能化演进
• 负责网易游戏内部用户行为分析平台的架构设计与研发，构建数据模型与治理体系
• 结合AI技术（LLM/Agent）打造平台的智能化能力，提升数据开发与运维效率，为业务方提供自助式数据分析服务
• 精通Spark、Flink、Doris等大数据组件及性能调优，具备海量数据场景下的问题排查能力
• 熟练掌握Python/Java/Scala至少一种语言，具备扎实的编程基础与AI应用开发认知

申请策略

• 了解网易游戏的数据产品形态与业务场景，思考如何通过数据平台更好地赋能产品与运营团队
• 突出在用户行为分析、数据治理或标签画像平台从0到1的建设经验及业务收益
• 详细列举使用Spark/Flink进行性能调优的具体案例，以及基于LLM/Agent解决实际业务问题的成果
• 提前了解并实践基于LLM和Agent框架的智能体开发，如智能问数或AI运维场景的落地方案
• 复习Doris等OLAP引擎的底层原理，准备海量数据场景下的成本优化策略

面试指南

• 采用STAR法则，明确项目背景、面临的挑战、采取的技术方案（如组件选型、调优策略）以及最终的业务收益（如查询延迟降低、成本节约比例）
• 请分享一个你主导的数据平台架构设计案例，遇到了哪些性能瓶颈及如何解决的？
• 在用户行为分析或标签画像平台建设中，如何保障数据的准确性与一致性？
• 你如何理解AI在数据平台中的应用？请举例说明你基于LLM或Agent解决实际业务问题的经验
• 在海量数据场景下，你是如何进行成本优化与资源效率提升的？
• 复习Spark/Flink/Doris的底层原理与调优技巧，准备具体的数据指标
• 准备1-2个结合AI大模型解决数据开发/运维痛点的实际案例或Demo