高级数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 在技术纵向上，可深耕大数据架构方向，成长为数据架构师或技术专家
• 在业务横向上，可通过了解外卖业务逻辑，转型为数据产品经理或业务数据负责人
• 随着AI和数据智能的发展，可向AI工程化、数据智能方向拓展，成为复合型人才
• 负责国际化外卖业务的数据需求开发，包括离线与实时数仓建设，支撑业务分析决策
• 参与数据中台基建，搭建统一的数据平台，提升数据开发效率和数据质量
• 推进数据治理体系落地，保障数据稳定性，构建数据质量监控机制
• 探索新技术和AI应用，如向量数据库和知识库，支撑智能问答等场景
• 扎实的大数据技术栈能力，精通Hadoop、Spark、Hive、Flink、数据湖和OLAP引擎
• 熟悉数仓建模理论，有离线和实时数仓建设经验，能独立完成数据管道开发
• 了解数据治理方法论，具备数据质量管理实践能力，能推动体系落地
• 对AI技术有敏感度，了解向量数据库、知识库等新兴技术者优先

申请策略

• 提前了解滴滴国际化业务模式和外卖数据特点，面试时展现业务理解
• 准备1-2个完整的项目复盘，包括架构、难点、优化效果，体现系统性思维
• 突出数仓建设项目的规模和技术细节，例如处理数据量、实时性指标、架构设计等
• 重点描述数据治理实践，包括质量监控体系、元数据管理、数据规范等落地成果
• 如果有知识库、向量数据库或AI相关项目经验，务必详细展示
• 强调对大数据生态的全面掌握，可列出具体组件版本和调优经验
• 补充数据湖和实时计算的实际应用经验，如Iceberg/Hudi和Flink SQL
• 学习向量数据库（如Milvus、Faiss）和知识图谱基础，准备AI检索项目案例

面试指南

• 回答项目问题时，采用STAR法则，突出背景、任务、行动和结果，强调量化指标
• 技术选型问题，要结合业务场景分析利弊，体现权衡思维
• 数据质量类问题，应先建监控和预警机制，再推动流程规范，强调闭环管理
• 请介绍一个你主导的数仓项目，包括架构、技术选型和遇到的问题
• 如何保证实时和离线数据的一致性？你的数据质量方案是怎样的？
• 谈谈你对数据湖和数仓关系的理解，以及在实际场景中如何选择
• 你了解向量数据库吗？它在知识库和智能问答中如何应用？
• 如果业务需求和数据质量冲突，你会怎么处理？