JMP-数据AI工程师(BD)

优缺点分析

角色解读

• 从数据开发工程师向数据架构师或数据治理专家方向纵深发展
• 随着Data-AI协同的深入，可转型为AI数据底座专家或业务数据解决方案架构师
• 负责企业级数据平台、数据中台及Lakehouse的架构设计与持续演进
• 主导数据治理体系建设，涵盖数据标准、元数据、主数据及数据质量等核心模块
• 深入业务场景转化需求，为AI和大模型应用构建高质量的数据底座与特征工程
• 精通SQL及三层数据建模能力，深入理解数据仓库与Lakehouse架构理念
• 熟练掌握Hadoop、Spark、Flink、Kafka等主流大数据生态组件
• 具备Python、Java或Scala至少一种编程语言的熟练开发能力

申请策略

• 了解博世在数字化转型、智能制造及物联网领域的业务背景，面试时结合业务场景阐述数据价值
• 突出在数据中台、Lakehouse或数据湖项目中的架构设计与落地经验
• 详细列举数据治理体系（元数据、数据质量、血缘等）的建设成果与业务收益
• 展示将业务需求转化为数据模型，或为AI/机器学习提供特征工程支持的具体案例
• 深入学习Lakehouse架构理念及Iceberg、Hudi、Delta Lake等数据湖格式
• 了解大模型（LLM）应用中的数据准备、RAG架构及特征工程最佳实践

面试指南

• STAR法则：针对架构设计或治理项目，按情境、任务、行动、结果结构化阐述，突出技术选型与业务收益
• 对比分析法：在回答架构对比问题时，从存储成本、计算模式、更新机制、适用场景等维度进行清晰对比
• 请分享一个你主导或深度参与的数据中台/Lakehouse架构设计案例，遇到了哪些挑战？
• 在数据治理体系建设中，你是如何推动业务部门配合落地数据标准和质量规范的？
• 如何理解Data-AI协同？在为AI/LLM应用提供数据底座时，你认为最关键的技术点是什么？
• 请对比数据仓库、数据湖和Lakehouse的架构理念及适用场景
• 复习大数据生态组件（如Spark、Flink）的底层原理及性能调优经验
• 准备1-2个跨部门推动数据治理或数据模型落地的真实沟通与协作案例