高级数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向数据架构师或技术专家方向发展，深入大数据底层优化和架构设计
• 可转向数据科学或AI应用方向，结合大模型与向量检索技术
• 在滴滴国际化业务中，有机会成长为技术团队负责人
• 负责滴滴国际化外卖业务的数据需求开发，包括离线和实时数据仓库的建设与优化
• 参与数据中台基建，推动数据治理体系落地，确保数据稳定性和高质量
• 探索AI应用场景，如向量数据库、知识库搭建，促进大数据与AI技术融合
• 精通Hadoop、Spark、Hive、Flink等大数据技术栈，熟悉数据湖和OLAP引擎
• 具备3年以上数仓建设经验，掌握离线和实时数据处理方案
• 熟悉数据治理和数据质量管理，有实际项目落地经验
• 加分项：有向量数据库、企业知识库或AI检索相关经验

申请策略

• 了解滴滴国际化业务和数据中台架构，准备相关思考
• 面试前准备好一个完整的数仓项目案例，涵盖离线、实时和数据治理
• 突出数仓建模、离线和实时处理项目经验，量化数据规模和性能提升成果
• 展示数据治理、数据质量改善的具体案例和成效
• 如有知识库、向量数据库或AI项目经验，重点强调
• 体现英语听说能力，可附上英语证书或相关经历
• 复习Flink、Spark底层原理和调优技巧，理解数据湖（Iceberg/Hudi）和OLAP引擎（ClickHouse/Doris）的适用场景
• 学习向量数据库（如Milvus）和RAG相关知识，了解智能问答实现方式

面试指南

• 回答项目类问题时，按项目背景-技术方案-落地实现-效果量化来组织
• 对比类问题从适用场景、性能、优缺点等维度进行结构化的分析
• 结合实际案例，突出个人贡献和思考深度，避免空谈理论
• 请介绍你负责的数仓项目，如何设计分层架构？
• Flink和Spark Streaming有什么区别？你如何选择？
• 如何保证数据质量？你采取过哪些具体措施？
• 谈谈你了解的OLAP引擎（如Doris/ClickHouse）的适用场景
• 什么是向量数据库？它在智能问答中如何应用？