资深数据工程师

优缺点分析

角色解读

• 在数据工程领域深耕，可向数据架构师或大数据技术专家方向发展
• 借助金融风控业务场景，可转型风控建模或数据科学等方向
• 具备团队带领经验后，可向技术管理或数据团队负责人岗位晋升
• 负责风控核心数据体系与特征平台的架构设计、开发与落地，直接支撑业务策略制定
• 使用Hive、Spark、Python等大数据技术对数据链路进行优化，提升数据交付效率与质量
• 主导数据项目，跨团队协调需求，并沉淀开发规范，带领团队提升技术能力
• 精通大数据体系与数据仓库建模方法论，具备风控特征体系与数据架构设计能力
• 熟练使用Hive SQL、Spark、Python等语言和框架，有丰富的性能调优与工程落地经验
• 具备独立主导复杂数据项目的能力，以及扎实的计算机与大数据技术基础

申请策略

• 了解平安集团业务架构和风控体系，在面试中展现业务理解
• 准备一个数据架构或性能优化的完整案例，突出你的解决思路
• 突出你在数据仓库建模、特征平台或风控数据建设的项目经验，量化成果
• 强调Hive/Spark/Python的技能熟练度，最好有性能调优的具体案例
• 展示主导复杂数据项目、跨团队协作的经历，体现领导力
• 深入理解数据仓库建模方法论（如维度建模、Data Vault）
• 熟悉Flink、Iceberg等流批一体技术，增加技术广度
• 补充金融风控领域知识，如信贷流程、风控特征设计

面试指南

• 项目背景-你的角色-技术方案-量化结果，突出个人贡献和思考过程
• 问题定义-根因分析-优化措施-效果验证，体现系统性和逻辑性
• 说明业务理解-设计原则-落地步骤，展示从业务到技术的闭环能力
• 请描述一个你负责的数据平台架构设计，如何支撑风控业务？
• 在数据链路优化中，你如何解决Spark任务性能瓶颈？
• 如何设计风控特征平台，确保数据质量与时效性？
• 作为技术负责人，如何协调跨团队需求并推动落地？
• 谈谈你对数据仓库建模的理解，以及如何应用于风控场景？