数据开发架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向首席数据架构师、数据技术总监或数据VP方向发展
• 在AI与数据深度融合的趋势下，成为懂AI的数据基建专家，具备极高的行业稀缺性
• 规划并建设集团级AI数据基建，包括可信数据资产、语义层和评测体系
• 优化业务数仓架构，主导数据安全、成本及全链路稳定性治理，利用AI工具提升数据效能
• 具备8年以上大型数仓架构设计与复杂业务数据体系建设经验
• 深入理解大模型对数据的要求，有Data Agent、语义建设等AI数据落地经验
• 拥有出色的跨团队协调能力和技术领导力

申请策略

• 准备具体的跨团队复杂项目推动案例，展示如何平衡业务价值、使用效率和安全要求
• 了解出行业务线的数据特点及AI应用场景
• 突出主导过的大型数仓架构升级或体系化治理项目，量化业务、效率或成本收益
• 重点展示在语义建设、Data Agent或大模型数据评测方面的实际落地经验
• 深入了解大模型在数据检索、语义理解及Agent应用中的最新技术栈
• 学习并实践数据资产精简、成本优化及自动化治理的先进工具与方法

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出行动中的架构设计思路、技术选型及跨团队沟通策略，并用具体数据量化结果（如成本降低比例、效率提升百分比）
• 请分享一个你主导过的最复杂的数仓架构升级或体系化治理项目，取得了哪些可验证的收益？
• 在面向AI Agent的数据基建中，你是如何设计语义层和评测体系的？
• 如何平衡数据安全、成本优化与业务使用效率？请举例说明你的治理方案
• 在推动集团级统一标准落地时，遇到业务团队抵触或不配合，你如何协调和解决？
• 复习数据仓库建模理论、数据治理框架及大模型相关的数据处理技术
• 梳理过往项目中的技术难点和解决思路，准备好应对架构设计和技术选型的深度追问