资深数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：资深工程师 → 数据架构师 → 技术专家，深入大数据和AI融合方向
• 管理路线：数据团队小组长 → 数据部门经理，带领团队负责核心数仓建设
• 业务转型：积累业务理解能力后转向产品方向，成为数据产品专家或数据分析负责人
• 设计并构建支撑滴滴全集团用户体验和客服的数据仓库，确保数据准确、高效
• 抽象核心业务流程，开发通用的业务分析框架和数据应用产品，赋能业务决策
• 推动数据治理体系建设，持续提升数仓的数据质量和开发效率
• 探索AI技术在数仓开发中的应用，如自动化数据建模、智能代码生成等
• 扎实的数据仓库理论基础，熟悉星型/雪花建模、数据分层、数据治理方法论
• 精通大数据技术栈：Hadoop、Hive、Spark、Flink、OLAP引擎及SQL优化
• 掌握至少一门编程语言（Java、Scala、Python），并具备工程落地能力
• 了解大语言模型基本原理，有Text2SQL或AI辅助数据开发经验者优先

申请策略

• 在简历和面试中突出数据治理和AI落地的实际案例，展示解决问题的能力
• 关注数据分析方法，体现对流量分发等业务玩法的理解，表明对业务价值的追求
• 突出数仓建设项目经验，尤其是从0到1搭建或重构的经历，体现架构能力
• 量化成果，如数据时效性提升、数据质量改善、业务分析效率提高等
• 展示技术栈的深度和广度，特别是大数据组件和AI相关项目（Text2SQL等）
• 强调业务理解能力，描述如何通过数据产品支持业务决策
• 系统学习大语言模型原理，并动手实践Text2SQL等工具（如利用LangChain）
• 补充OLAP引擎（如ClickHouse、Doris）的调优经验

面试指南

• 对于架构类问题，采用「业务需求 → 技术选型 → 模型设计 → 治理规范」的框架，先厘清需求再逐步展开
• 对于问题解决类问题，使用STAR法则：描述场景、任务、行动、结果，突出量化成效
• 对于新技术问题，展示学习能力和实践思路，可以先谈基本原理再结合项目经历说明应用场景
• 请描述你设计过的一个数仓架构，包括分层、模型设计和治理策略
• 数据治理中遇到过哪些挑战？你是如何解决数据质量和一致性问题的？
• 你如何理解用户体验业务？请举例说明如何用数据支持用户体验优化
• Text2SQL的实现思路是什么？你如何评估其效果？
• 如果Hive作业运行缓慢，你会从哪些方面进行优化？