算法特征样本平台工程师（大数据）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为大数据架构专家，主导万亿级特征平台设计
• 向推荐系统全栈发展：从数据侧切入算法，转型为算法工程师或技术负责人
• 管理方向：晋升为数据平台团队Leader，带领团队打造行业领先的MLOps基础设施
• 构建实时特征存储（FeatureStore），支撑超长用户序列、画像、统计及多维度embedding特征
• 设计实时模型样本训练架构，实现召回、粗排、精排的秒级至分钟级样本时效
• 开发离线海量样本回溯计算框架，支持高效特征调研
• 建设MLOps中台，使算法工程师能自助一键式完成特征和样本的开发与上线
• 精通Java或Scala，熟悉Python和Shell脚本，具备扎实的Linux系统能力
• 深入理解Hadoop、Spark、Flink、Hbase、数据湖（Paimon/Iceberg）等大数据组件
• 有3年以上大规模实时和离线数据计算经验，能进行系统调优
• 了解推荐系统架构，有算法特征或样本平台研发经验更佳

申请策略

• vivo注重技术深度和工程落地能力，面试时多讲真实项目中的难点和解决方案
• 了解vivo智能平台部的业务方向（广告、游戏、内容推荐），思考自身经验如何契合
• 突出大数据平台架构项目经验，尤其是实时计算和离线计算结合的场景
• 详细描述在Hadoop/Spark/Flink等组件上的调优案例，用数据说明性能提升（如延迟降低、吞吐提升）
• 如果有推荐系统相关项目，重点展示特征工程、样本生成或FeatureStore建设经历
• 强调系统性思维和MLOps理念，比如设计过中台化工具或一键部署流程
• 若对实时特征存储不熟悉，可以学习FeatureStore概念（如Feast、Tecton）和实践
• 补充推荐系统基础知识，了解召回、粗排、精排的流程及其对数据的要求

面试指南

• 对于架构设计类问题，采用“需求分析-技术选型-实现细节-效果衡量”的结构
• 优化类问题：先说现象和定位方法（如监控、日志），再讲具体优化手段（参数调优、资源调度、算法改进），最后用数据对比验证
• 开放性问题：先阐述你的整体理解，再结合自身经验举例，体现系统思考
• 请描述你设计过的实时特征存储系统，如何保证高并发下的低延迟？
• 如何实现一个秒级时效的模型训练样本管道？遇到过的数据延迟问题怎么解决？
• 谈谈你对HBase、Paimon等存储引擎的选型考量，在特征场景下的优缺点
• 如果一个实时特征计算出现数据倾斜，你会如何定位和优化？
• 你如何理解MLOps？在特征和样本管理上，你觉得中台化应当提供哪些能力？