数据开发工程师（财企资方向）

优缺点分析

角色解读

• 在金融科技领域深耕数据工程，可向数据架构师方向晋升
• 结合AI应用经验，可转向AI产品经理或大模型应用专家
• 中国平安提供大平台，内部转岗和晋升机会较多
• 负责财企资系统的需求分析、设计开发和测试，编写安全合规的代码
• 参与数据仓库和数据集市架构规划，构建主数据体系，进行数据类代码审查和缺陷修复
• 结合大模型技术（RAG、Agent）开发AI应用场景，将AI能力嵌入业务流程
• 利用大数据和数据建模技术，对海量业务数据进行多维分析和挖掘
• 精通数据仓库建模方法论和维度建模，有数据集市项目实施经验
• 熟练掌握Java和Python两种编程语言，能编写Shell脚本
• 熟悉大模型应用开发，包括RAG、Prompt Engineering、Agent及模型微调技术
• 具备良好的沟通协调能力和问题解决能力，有团队合作精神

申请策略

• 了解中国平安的财企资业务方向，准备相关问题
• 关注企业内部AI应用场景，思考如何用大模型优化现有流程
• 突出数据仓库和数据集市项目的落地经验，特别是维度建模细节
• 强调大模型应用开发项目，如RAG或Agent的实际案例
• 展示Java和Python的编程能力，以及Shell脚本调试经验
• 如有金融行业数据项目经验，务必突出
• 系统学习RAG和Agent架构，动手搭建一个简单的AI应用
• 熟悉LoRA/QLoRA微调方法，了解大模型部署

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经历，重点突出个人贡献和结果
• 对于技术问题，先讲原理再结合实例，条理清晰
• 涉及团队协作时，强调沟通方式和协调能力
• 请介绍一个你主导的数据集市项目，包括架构设计和建模思路
• 你如何将大模型技术（如RAG）应用到实际业务场景中？请举例
• 在数据处理过程中，如何保证数据质量和一致性？
• 遇到业务需求不清晰时，你如何沟通和推进？
• 请说明你在Shell脚本调试中解决过的一个典型问题