高级数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可以从数据研发工程师向数据架构师方向发展，深入数据模型设计
• 也可以转向数据产品、数据分析或AI落地方向，结合业务创造更多价值
• 负责滴滴国际化出行数据的仓库建设，包括数据接入、清洗、转换和加载
• 优化ETL流程，解决数据倾斜、性能瓶颈等技术问题，保障数据稳定性
• 进行核心业务数据建模和Cube开发，为数据分析与决策提供支撑
• 精通Hadoop生态，熟练使用HDFS、Hive、Spark、MapReduce等大数据组件
• 熟悉数据仓库建模理论，具备数据域架构设计能力
• 掌握Java或Python编程，具备一定的编程能力和调优经验

申请策略

• 关注滴滴国际化业务的发展方向，面试中展示对出行数据场景的理解
• 准备1-2个完整的数据项目案例，体现从需求到交付的全流程能力
• 突出数据仓库建设和ETL优化的具体项目，量化性能提升效果
• 展示Hadoop生态组件的深度使用经验，如Spark调优、Flink实时计算
• 强调数据建模能力，以及数据治理和稳定性保障的实践经验
• 如果有AI落地或Iceberg经验，务必列出
• 如果对Iceberg不熟，可以提前学习其表格式管理原理和与Hive的集成
• 补充Flink实时数据开发经验，尤其是与Kafka结合的场景

面试指南

• 用STAR法则描述项目经历，突出技术难点和解决方案，量化成果
• 对于技术对比类问题，从原理、性能、适用场景等维度展开，体现深度理解
• 对于设计类问题，先明确需求目标，再给出分层设计思路，并说明理由
• 请介绍一个你负责的数据仓库项目，包括架构设计、建模过程和遇到的挑战
• Hive和Spark在ETL中的区别和适用场景是什么？如何优化Spark作业性能？
• 如何保证数据质量？你如何处理数据倾斜问题？
• 你对数据湖Iceberg的理解？它相比Hive有什么优势？
• 如何设计一个数据域的模型？你使用了哪些建模方法（如星型、雪花）？