高级数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可在数据领域深耕，从高级工程师晋升为资深专家或技术负责人
• 可向数据架构师、数据中台负责人方向发展
• 结合AI和大数据，向智能数据平台方向转型
• 负责国际化外卖业务的数据需求开发，包括离线与实时数仓建设
• 参与数据中台基础设施的构建与优化，保障数据稳定性和可用性
• 推动数据治理规范的落地，提升数据质量
• 参与新技术探索，如AI语义检索、知识库搭建，以及架构升级
• 扎实的大数据技术栈，包括Hadoop、Spark、Hive、Flink、数据湖和OLAP引擎
• 熟悉数仓建模、ETL流程和数据治理
• 有一定编程能力（如Java/Scala/Python）
• 了解向量数据库和AI应用场景

申请策略

• 关注滴滴国际化业务，了解外卖业务的数据场景
• 准备真实项目案例，展示解决数据问题的思路
• 突出数仓建设经验，包括离线和实时数仓的架构设计、实施和优化
• 强调数据治理和数据质量相关的项目经历
• 如果有AI方向经验（如知识库、向量数据库），要重点展示
• 项目成果尽量量化，如数据时效提升、成本降低等
• 复习Flink、Spark的进阶调优
• 了解数据湖（如Iceberg/Hudi）和OLAP引擎（如ClickHouse/Doris）

面试指南

• 按项目背景、技术方案、个人职责、结果量化来回答
• 突出系统性思考，从问题出发，权衡方案取舍
• 结合具体案例，展示解决实际问题的能力
• 说说你做过的数仓项目，如何设计分层架构？
• 实时计算中如何处理数据延迟和准确性？
• 如何保证数据质量？数据治理怎么落地？
• 有没有用过向量数据库？怎么选型和优化？
• 对AI与大数据结合有什么看法？