数据开发平台-资深研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向大数据架构师或技术专家方向发展，深入钻研分布式系统与数据引擎
• 有机会成为数据平台团队的技术负责人，管理核心模块
• 横向扩展至数据治理、数据产品等关联领域
• 负责数据开发平台功能模块的设计、开发与测试，包括离线开发、离线调度等核心模块
• 保障数据平台服务的稳定性与高可用性，持续优化系统性能
• 支持内部用户使用平台，收集需求并转化为技术方案
• 扎实的Java基础，熟悉多线程、并发处理、I/O与网络编程
• 熟练掌握Hadoop、Spark、Flink、Elasticsearch、StarRocks、Kafka等大数据生态技术
• 具备较强的逻辑分析、沟通与项目推进能力
• 熟练使用codex、claude code等Agent工具辅助开发

申请策略

• 在简历中量化项目成果，如提升调度效率、降低故障率等
• 关注滴滴技术博客或开源项目，展现对技术社区的参与
• 突出大数据平台开发经验，特别是离线调度、实时计算等模块的项目
• 重点展示Java并发、性能优化、系统稳定性保障的案例
• 列出熟悉的大数据组件及具体使用场景
• 提前复习StarRocks、Flink等新兴组件的原理和调优
• 了解滴滴的数据平台业务背景，如出行数据特点

面试指南

• 对于原理性问题，先给出定义，再结合项目经验说明实际应用
• 对于设计题，从功能、性能、高可用、扩展性等维度分层阐述
• 对于故障排查，按照问题发现、定位、解决、复盘的结构回答
• 请解释Java并发编程中的volatile和synchronized区别，并举例说明
• 设计一个高可用的离线调度系统，需要考虑哪些关键点？
• Spark Shuffle的原理是什么？如何优化？
• 如何处理Flink中的背压（backpressure）问题？
• 描述一次你排查线上大数据平台故障的经历