资深数据系统研发工程师（画像平台方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展为数据架构师或技术专家，主导大型数据平台架构演进
• 横向扩展至数据产品、数据科学等领域，成为数据驱动的业务决策者
• 在米哈游内部可晋升为技术Leader，带领团队负责核心数据中台建设
• 设计并开发支撑亿级用户的用户画像平台，包括人群圈选、标签计算、ID-Mapping等核心模块
• 优化画像数据服务的性能与稳定性，实现高并发低延迟的接口服务
• 与产品、算法、数仓团队协作，将复杂数据能力封装为易用产品功能
• 持续治理数据链路，保障标签数据的一致性和时效性
• 精通Java及Spring Boot微服务框架，具备分布式系统设计与JVM调优经验
• 掌握Hive、Spark、Flink等大数据计算引擎，能处理海量用户行为数据
• 熟悉StarRocks、ClickHouse等OLAP引擎，有高并发查询优化经验
• 深刻理解用户画像技术栈，包括标签建模、ID-Mapping、人群圈选逻辑

申请策略

• 在简历中清晰描述从0到1或重大重构的经历，突出架构设计思路与业务价值
• 面试前了解米哈游的游戏生态与数据产品，思考画像平台如何助力游戏精细化运营
• 突出在用户画像或DMP平台中的项目经验，尤其是亿级用户、PB级数据场景下的架构设计与优化成果
• 量化展示性能优化效果，如接口P99延迟降低、人群圈选耗时、系统吞吐量提升等
• 强调Java微服务、大数据计算（Spark/Flink）及OLAP引擎（StarRocks/ClickHouse）的深度使用经验
• 如有开源贡献或技术博客，务必列出，体现技术影响力
• 补强StarRocks或ClickHouse的底层原理与性能调优，特别是Bitmap索引在高并发查询中的应用
• 熟悉米哈游的技术栈潜在扩展：可了解AWS与阿里云的多云架构方案，以及数据合规框架（如GDPR）

面试指南

• 对于架构设计类问题，先澄清需求（QPS、数据量、延迟要求），再分层设计（接入层、计算层、存储层），最后给出权衡（如使用Bitmap加速圈选）
• 性能优化类问题，采用“定位瓶颈-提出方案-量化效果”的框架，结合具体技术（如StarRocks物化视图、数据预聚合、缓存策略）
• 协作故事类问题，用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化表达，突出主动推进和抽象化能力
• 请设计一个支持亿级用户、百亿标签的用户画像平台架构
• 如何优化人群圈选接口的P99延迟至50ms以下？
• 在多云环境下，如何保证数据一致性并降低成本？
• 描述一次你主导的画像数据链路治理经验，如何保障标签准确性？
• 你如何与产品、算法团队协作，将复杂数据能力产品化？