高级数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向资深数据架构师方向发展，主导数据中台架构设计与优化
• 深入数据治理与数据科学交叉领域，成为数据智能化方向的专家
• 有机会参与国际化业务，培养全球化视野和跨团队协作能力
• 负责国际化外卖业务的数据需求开发，构建和维护数据中台基础设施
• 参与数据治理体系落地，保障数据质量和稳定性
• 探索新技术和AI应用，如向量数据库与语义检索，推动架构升级
• 扎实的离线与实时数仓建设经验，精通Hadoop、Spark、Hive、Flink等大数据组件
• 熟悉数据治理和数据质量管理方法
• 具备数据湖、OLAP引擎的适配与调优能力
• 了解向量数据库、AI语义检索等前沿技术者更佳

申请策略

• 通过内推或了解滴滴数据团队的技术分享，针对性准备
• 在面试中体现对业务数据价值的理解，而不只是纯技术
• 突出数仓建模和ETL开发项目经验，展示对Hadoop、Spark、Flink等组件的深入使用
• 如果参与过数据治理或数据质量项目，应重点描述具体方案与成效
• 若有知识库、向量数据库或AI相关项目经历，务必强调，这是明确的加分项
• 补充数据湖（如Iceberg/Hudi）和OLAP引擎（如Doris/ClickHouse）的实践经验
• 了解向量数据库（如Milvus）和RAG语义检索的基本原理
• 提前熟悉英语术语，准备英文技术面试的可能

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述项目经历
• 对于技术问题，先给出核心原理，再结合项目实例说明
• 对于业务冲突类问题，强调优先级管理和沟通协调能力
• 请描述你参与过的一个数仓项目，包括架构设计、数据模型和遇到的问题
• 如何保证数据质量？有哪些数据治理的实践经验？
• 谈谈你对Flink实时计算的理解，如何处理状态管理和容错？
• 你了解向量数据库吗？如何支撑AI语义检索场景？
• 面对业务紧急需求和数据中台长期建设的冲突，你如何平衡？