数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 横向可在数据平台、实时计算、数据治理、数据资产等方向深耕，成长为某一技术领域的专家
• 纵向可向数据架构师、数据平台技术负责人发展，承担平台选型与整体方案设计
• 也可凭借对业务和指标体系的深入理解，转向数据产品、商业分析或数据管理类岗位
• 参与集团级数据平台与数据底座建设，把各业务系统的数据采集、清洗、加工、整合成可用的数据资产
• 设计并开发离线与实时数据处理任务（如 Spark 批处理、Flink 实时链路），持续优化时效性、稳定性和资源成本
• 做数据仓库分层建模、指标体系、客户标签与算法特征开发，直接支撑业务分析与模型应用
• 负责数据链路监控、数据质量校验与性能调优，并推动数据标准、数据治理与数据安全规范落地
• 扎实的 SQL 能力，能写出高效的复杂查询与数据加工逻辑，并至少精通 Python/Java/Scala 中的一门
• 熟悉 Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka 等大数据组件，理解离线与实时两条链路的差异和适用场景
• 掌握维度建模、分层建模等数仓方法论，具备 ETL 开发、任务调度、数据质量与性能优化的实战经验
• 良好的跨团队沟通与需求拆解能力，能把业务口径转化成可落地的数据模型与指标

申请策略

• 提前了解平安的数据中台/数据底座架构思路与业务板块（保险、银行、资管等），面试时能体现出对业务的理解
• 简历优先投递到官方招聘渠道并关注岗位更新节奏，面试中主动询问团队负责的是平台侧还是业务侧数据开发，以便判断实际工作内容
• 用数据量化你的平台规模：日处理数据量、任务数、集群规模、SLA 达成率等，比罗列技术名词更有说服力
• 突出离线与实时双链路经验，分别写清 Spark/Hive 批处理与 Flink/Kafka 实时链路的落地场景和优化效果
• 展示数仓建模成果，例如负责过哪些主题域、指标体系或标签体系，说明分层设计与复用价值
• 单列数据质量、数据治理、性能优化案例，说明问题定位过程和最终带来的效率或成本改善
• 补强 Flink 实时计算能力，包括状态管理、Exactly-Once、反压排查等，这是当前数据平台岗的高频考察点
• 系统梳理维度建模（Kimball）与数据分层方法论，能讲清为什么这样分层、这样设计指标

面试指南

• 讲项目用 STAR 结构：背景与数据规模 → 你的职责 → 技术方案与权衡 → 量化结果，重点突出「你做的决策」而非团队成果
• 技术问题走「现象—排查—归因—方案—验证」五步，先说结论再说过程，体现工程化思维
• 治理/口径类问题先讲机制（标准、责任人、校验规则、血缘追溯），再举一个你实际推动落地的例子
• 请介绍一个你主导设计的数据模型或数仓分层方案，为什么这样设计？
• 你做过哪些 Spark/Flink 任务的性能优化？如何定位慢任务和数据倾斜？
• 实时链路中如何保证数据不丢不重、端到端一致性？
• 如果业务方反馈某张报表指标口径不一致，你会如何排查和处理？
• 你如何设计一套数据质量监控体系？会关注哪些维度和告警规则？