数据闭环平台研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 在数据平台领域深耕，成为数据架构或数据引擎方向的专家，主导大规模数据系统的设计与优化
• 结合自动驾驶业务，逐步深入AI数据闭环，向算法工程或AI平台架构师方向发展
• 随着VLM、RAG等新技术在数据平台落地，有机会转型为AI基础设施或智能检索方向的技术专家
• 设计和研发数据闭环系统，覆盖从数据挖掘、生产、检索到治理的完整链路，确保数据高效流转
• 建设数据检索能力，探索VLM（视觉语言模型）检索、向量/标量查询与语义搜索等技术在自动驾驶数据场景中的应用
• 搭建全自动数据生产流水线，打通数据闭环，提升数据处理效率和质量
• 优化大规模数据查询性能，与OLAP引擎深度融合，支撑海量数据的高效分析
• 扎实的编程基础，至少熟练掌握Golang、Rust、C++、Python中的一种语言，并具备较高的技术追求
• 有分布式系统或互联网后端研发经验，熟悉MySQL、Redis、消息队列、对象存储等常用存储与中间件
• 了解VLM检索、Embedding、向量检索等AI相关技术，对数据平台有一定理解
• 熟练使用AI Coding工具辅助开发，具备良好的沟通协作和自驱力

申请策略

• 了解滴滴Voyager部门在自动驾驶数据闭环方面的业务布局，在面试中展现对业务场景的理解和兴趣
• 准备好个人项目案例，重点讲清技术难点、解决方案和量化成果，体现工程思维
• 突出分布式系统或后端研发的项目经验，尤其是涉及高并发、海量数据存储和查询优化的案例
• 如果有使用VLM、向量检索或RAG相关技术的项目经历，一定要重点描述，哪怕只是探索性的实践
• 强调对存储和中间件的熟练使用，如MySQL、Redis、消息队列、对象存储等，并突出性能调优经验
• 展示AI Coding工具的使用习惯，体现对提升研发效率的重视
• 系统学习向量检索和Embedding相关原理，了解VLM和多模态搜索的基本概念，可以通过开源项目或论文快速入门
• 熟悉一种OLAP引擎（如StarRocks、ClickHouse）的架构和优化技巧，尝试在本地搭建环境进行性能测试

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则，清晰说明背景、任务、行动和结果，突出技术难点和个人贡献
• 系统设计类问题先梳理需求和数据量级，再给出整体架构，分模块阐述选型理由，并考虑扩展性和容错性
• 技术理解类问题结合具体场景和落地案例，说明原理和应用，展现思考和探索能力
• 请介绍一个你参与过的分布式系统或数据平台项目，你负责哪些模块？遇到的最大挑战是什么？
• 如何设计一个大规模数据检索系统？你会如何结合向量检索和标量查询？
• 谈谈你对VLM检索的理解，它和传统文本检索有什么异同？
• 在MySQL或Redis使用中，你遇到过哪些性能问题？如何优化的？
• 如果给你一个数据生产流水线，你会如何保证全自动和高可用？