资深数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向数据架构师、数据专家方向发展，深入底层技术架构
• 也可转向数据团队负责人，负责业务数据战略与团队管理
• 负责网约车核心业务的数据仓库搭建、建模与优化，提升数据效率
• 抽象业务流程，沉淀数据架构与分析框架，并负责数据治理体系建设
• 探索AI等新技术在数据开发中的应用
• 精通Hadoop生态及Hive/Spark/HBase/CK/SR等大数据组件，具备扎实的数据架构与数据治理实践经验
• 具备复杂业务和海量数据处理能力，熟悉流量、营销、交易等场景，并有AI项目落地经验

申请策略

• 提前了解网约车业务的指标体系和数据流转逻辑，面试时能结合业务场景阐述数据架构设计的思考
• 突出在数据仓库建模、数据治理体系搭建方面的具体成果（如提升效率的百分比、降低成本的指标）
• 强调在流量、营销、交易等核心业务场景下处理大体量数据的实战经验
• 展示AI项目落地经验及Hadoop生态组件的深度调优能力
• 深入学习ClickHouse、StarRocks等新一代OLAP引擎的底层原理与调优
• 了解大模型/AI技术在数据开发、数据治理中的前沿应用场景

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务背景、技术选型的思考过程、解决复杂问题的具体步骤以及最终量化的业务收益
• 请介绍一个你主导过的最复杂的数据仓库建模或数据治理项目，遇到了什么挑战？
• 在流量或交易场景下，如何处理大体量数据的倾斜和性能瓶颈？
• 你提到有AI项目落地经验，请具体说明AI是如何与数据开发或数据治理结合的？
• 对比Hive/Spark与ClickHouse/StarRocks，在架构选型时你会考虑哪些因素？
• 复习Hadoop生态核心组件的底层原理及常见调优方案
• 梳理过往项目中的核心指标体系和数仓分层设计，准备1-2个能体现技术深度的架构设计案例