优酷-数据研发工程师-北京/杭州

优缺点分析

角色解读

• 可以深入技术方向：从数据工程师成长为数据架构师或大数据技术专家
• 可以转向业务方向：深入理解业务数据，成为数据产品经理或数据分析负责人
• 可以拓展 AI 方向：结合大模型和 AI 工具，向 AI 应用工程师或数据科学家发展
• 设计和落地优酷数据平台的架构，构建多业态数据中台，整合各业务数据
• 负责数据资产建设，推进数据标准化和治理，提升数据质量和使用效率
• 搭建业务域的数据模型，并基于模型进行场景应用和持续优化
• 利用AI编程工具和大模型技术，提升数据开发效率，开发智能数据应用
• 扎实的大数据技术栈：Hadoop、Hive、Spark、ODPS，精通SQL
• 至少掌握Java或Python，有数据开发经验
• 大型数仓建设经验，具备数据建模和治理能力
• 愿意使用AI工具改进工作方式，了解机器学习算法优先

申请策略

• 在面试中展示对数据中台价值的理解，结合具体业务场景思考
• 强调自驱力和学习能力，体现适应变化的态度
• 突出大数据技术栈（Hadoop、Hive、Spark、ODPS）的实际项目经验，量化数据规模
• 强调数仓建设、数据建模和治理的具体案例，体现解决问题能力
• 展示使用AI编程工具或AI应用的经历，体现技术前瞻性
• 如有机器学习背景，重点说明画像、标签等项目经验
• 提前熟悉ODPS（阿里云MaxCompute）和相关AI工具，如通义灵码等
• 复习数据建模方法论和数据治理体系，了解业界前沿实践

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，重点突出你的角色和技术贡献
• 横向对比：对比不同技术的优缺点，结合场景说明选择原因
• 结构化思考：从数据全生命周期（采集、存储、计算、应用）阐述经验
• 请介绍一个你主导的大型数仓建设项目，包括架构设计、分层模型和治理方案
• Hive与Spark在数据处理的区别？实际项目中如何选择？
• 数据治理中你遇到过哪些挑战？如何推进数据标准化？
• 你如何使用AI工具提升数据开发效率？举例说明
• 对数据中台的理解？如何平衡通用性和业务个性化？