网商银行-数据研发工程师/专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 从数据研发工程师向高级专家或架构师发展，深化数据治理与实时计算领域的技术深度
• 可转型为数据产品经理或技术负责人，负责更大范围的数据平台与应用建设
• 在蚂蚁集团内部，有机会跨部门流动到其他数据中台或金融科技团队，拓展业务视野
• 负责监管合规业务的数据资产与数据集市建设，确保数据质量和稳定性，支撑业务数智化运营
• 参与数据标准制定、数据治理及元数据管理，落地质量检核规则并推动问题整改
• 设计并搭建数据服务工具/产品，提升数据研发效率和业务应用服务效率
• 管理数据平台，促进内部数据融通，让数据获取更高效、更规范
• 扎实的数据仓库建模能力，精通业务建模和ETL设计开发，能独立主导模型设计
• 精通Hadoop/Hive等大数据体系，深入理解原理并能调优，具备超大规模数据处理经验
• 掌握实时计算技术栈（Storm/Spark/Flink），理解事务、容错、可靠性等机制
• 熟悉Java/Python，有机器学习能力更佳，具备良好的沟通协调与跨域协作能力

申请策略

• 了解蚂蚁集团和网商银行的业务方向，特别是金融科技与数据合规领域
• 准备一两个体现主导大型数据项目的案例，突出解决问题和沟通协调能力
• 突出数据仓库建模和ETL设计经验，用具体项目展示模型设计与优化成果
• 强调大数据平台调优经历，如Hadoop/Hive性能调优、大规模数据处理实战
• 如有实时计算或数据治理项目，务必重点描述，并体现跨团队协作能力
• 提到金融背景或数据标准化相关经验，与岗位要求匹配
• 系统复习实时计算框架（Flink/Spark Streaming）的底层原理和调优方法
• 学习数据治理相关知识，如数据标准、元数据管理、数据质量工具

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你的决策和贡献
• 对于技术原理问题，先讲概念框架，再结合具体场景展开，最后总结最佳实践
• 对于数据治理类问题，体现系统思维，从标准、流程、工具、组织几个维度回答
• 请描述一个你主导的数据仓库建模项目，如何进行模型设计和分层？
• 在Hadoop/Hive性能调优中，你用过哪些方法？遇到过哪些典型问题？
• Flink的实时计算如何保证精确一次语义？谈谈事务和容错机制
• 如何制定数据质量标准？如何推进跨部门的数据治理工作？
• 你如何评估和保障数据质量？遇到数据不一致问题如何排查？