资深研发工程师-特征中台方向

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为数据架构专家或技术总监，主导更大规模的数据中台和底层引擎建设
• 横向可向AI工程化、大模型应用落地等前沿技术方向拓展，成为复合型技术专家
• 负责网约车安全数据架构和特征中台的建设，打造高可用、高性能的异构数据查询引擎
• 主导数据管理平台及公共基础组件的开发，进行系统架构升级与性能优化
• 结合AI Coding工具和大模型技术，重构存量系统并搭建智能知识库，提升团队研发效率
• 扎实的Go/Java后端开发能力，具备复杂业务抽象和高并发、高可用在线系统的设计经验
• 熟悉在线数据架构、离线数据加工或数据中台建设，有相关研发实战经验
• 熟练使用AI Coding工具辅助开发，并能借助大模型进行系统重构和知识库搭建

申请策略

• 了解网约车安全业务的基本逻辑，思考数据中台如何赋能安全风控场景
• 准备好关于系统架构演进和性能优化的深度思考，以应对技术面试中的架构设计题
• 突出高并发、高可用系统的设计与优化经验，最好有具体的数据指标（如QPS提升、延迟降低等）
• 详细阐述在数据中台、数据架构或离线/在线数据加工方面的项目经历和核心贡献
• 展示使用AI Coding工具或大模型提升开发效率、重构系统的实际案例和成果
• 深入学习大模型在代码生成、系统重构和知识库搭建中的应用，掌握Prompt Engineering
• 复习并巩固Go/Java底层原理、分布式系统架构设计以及数据中台相关组件的最佳实践

面试指南

• STAR法则：针对架构设计和项目经验，按照情境、任务、行动、结果的结构进行阐述，突出个人贡献和量化收益
• 对比分析法：在回答技术选型或系统重构问题时，对比新旧方案的优劣，说明为什么选择当前方案以及带来的具体收益
• 请分享一个你主导过的高并发或高可用系统架构设计案例，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 在数据中台或数据架构建设中，你是如何保证数据质量和系统稳定性的？
• 你平时如何使用AI Coding工具？有没有利用大模型重构存量系统或搭建知识库的实际经验？
• 面对复杂的业务场景，你是如何进行业务抽象和系统建模的？
• 梳理过往项目中的核心技术难点，准备好架构图，并能清晰讲解数据流转和核心组件的作用
• 提前体验并总结主流AI Coding工具的使用心得，准备1-2个利用AI解决实际工程问题的案例