财富海外业务-大数据技术-深圳

优缺点分析

角色解读

• 技术线：大数据专家 → 资深架构师 → 首席数据架构师，深耕数据平台与 AI 融合方向
• 管理线：技术负责人 → 数据平台负责人 → 技术总监，带领团队主导平台级建设
• 可在蚂蚁集团内部横向流动至其他业务线，或后续转向金融科技创业公司担任核心技术角色
• 基于阿里云大数据组件构建实时与离线数据 pipeline，处理行情、交易等核心金融数据
• 主导湖仓一体架构设计，融合实时数仓与离线数仓，提升数据时效性与一致性
• 推动 AI 与数据平台结合，利用大模型实现智能血缘分析、异常检测、SQL 优化等自动化能力
• 负责数据平台稳定性与性能调优，保障高可用与成本优化
• 深度掌握 MaxCompute、Hologres、Flink、Spark 等大数据组件，具备生产环境调优经验
• 精通 Java/Python/Go 编程语言，具备良好的工程能力
• 具备 AI 工程化经验，如大模型应用、智能运维等
• 熟悉金融业务数据（行情、交易、客户），有券商或金融科技背景

申请策略

• 了解蚂蚁集团财富海外业务的具体方向，在面试中展现对业务的思考
• 准备一个完整的平台架构设计案例，体现系统化思维和量化成果
• 突出主导过的大数据平台建设项目，说明架构设计、技术选型及实际效果
• 强调阿里云大数据组件（MaxCompute、Hologres、Flink 等）的生产调优经验，附性能优化数据
• 展示 AI 工程化项目经验，如大模型应用、智能运维等，说明业务价值
• 提及金融行业背景，特别是券商、交易所等数据相关经验
• 若缺乏 Flink 实时计算经验，可系统学习 Flink 原理与实战
• 补充大模型相关知识，了解 LLM 在数据治理、异常检测中的应用

面试指南

• 用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，突出个人贡献和量化成果
• 技术问题应结合原理和实战，先解释问题本质，再给出具体解决方案并对比优劣
• 业务场景问题需先理解业务需求，再设计技术方案，体现从业务到技术的转化能力
• 请描述你主导过的一个大数据平台建设项目，从架构到落地细节
• 在 Flink 实时计算中如何处理数据倾斜和状态后端优化？
• 如何利用大模型提升数据治理效率？请举例说明
• MaxCompute 与 Hologres 在湖仓一体架构中各自扮演什么角色？如何选型？
• 在金融场景下，如何保障数据平台的稳定性与高可用？