数据开发（AI方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕数据架构与AI工程，成为数据平台架构师或AI数据专家
• AI工程路线：向机器学习工程、MLOps或AI平台工程师方向发展，专注于AI模型的数据支撑和部署
• 技术管理路线：积累项目经验后，可成长为数据团队的技术负责人或项目经理
• 构建和维护支撑AI业务（如大模型训练、推荐系统）的数据管道和数据工具
• 为游戏业务团队提供数据分析和报表支持，解决实际业务问题
• 开发和优化公司内部的大数据平台，提供数据计算、存储和检索等基础服务
• 探索将AI技术应用于数据处理流程本身，提升数据开发的智能化水平
• 扎实的编程基础，至少熟练掌握Python、Java、Go等一种语言，并熟悉Linux环境和脚本开发
• 熟悉大数据技术栈，有使用Hadoop、Spark、Flink、Kafka等组件的优先
• 了解机器学习、大模型（如RAG、向量数据库）等AI基础知识，并有意愿将其应用于数据开发
• 良好的逻辑思维和沟通能力，能够与业务团队紧密合作，理解需求并提供解决方案

申请策略

• 深入研究游族网络的主营业务和近期在AI方面的动态，思考数据开发如何赋能游戏业务
• 在面试中，不仅展示技术能力，更要表现出对“用技术解决业务问题”的热情和思考
• 可以准备一个关于“如何为游戏场景（如推荐系统）构建数据管道”的简短设计思路
• 突出与岗位要求匹配的编程语言（尤其是Python）项目经验，可附上GitHub链接
• 详细描述使用大数据组件（如Hadoop、Spark）或数据库进行数据处理、分析的项目，量化成果
• 强调任何与机器学习、数据分析相关的课程设计、竞赛或项目，体现AI兴趣和技术基础
• 清晰展示团队合作、逻辑分析和解决问题的能力，可通过具体事例说明
• 系统学习和实践大数据处理框架（如Spark/Flink）和消息队列（Kafka），可利用开源项目练手

面试指南

• 对于技术问题，采用“背景-任务-行动-结果”（STAR）法则进行结构化回答，重点突出技术选型和问题解决过程
• 对于设计或开放性问题，先明确核心目标和约束条件，再分模块阐述思路，体现系统性思考
• 对于动机类问题，结合自身兴趣、技术积累和公司业务特点来回答，展示深度匹配和热情
• 请介绍一个你使用Python（或其他语言）进行数据处理或开发的项目，遇到了哪些挑战？如何解决的？
• 如果让你为一个游戏推荐系统设计数据特征处理流程，你会考虑哪些方面？
• 你对RAG（检索增强生成）有什么理解？它和传统的大模型应用有何不同？
• 请描述一下你使用过的一个大数据组件（如Spark），它解决了什么问题？
• 你为什么选择游戏行业的AI数据开发岗位？你对这个角色有什么期待？