高德-数据工程工程师/专家-信息研发

优缺点分析

角色解读

• 从资深数据工程师向数据架构师或技术专家方向发展，主导大规模数据平台设计
• 结合LLM和Agent技术，向AI Infra或者数据智能方向进化，成为跨领域复合型专家
• 有机会晋升为团队技术负责人，带领团队解决更复杂的业务数据问题
• 设计并构建支持搜索、推荐等场景的实时/离线数据管道，处理海量用户行为数据
• 开发高性能分布式特征服务平台，确保算法模型获得稳定、高质量的特征输入
• 引入LLM和Agent技术自动化特征管理流程，降低数据对齐与交付成本
• 与Agent Builder团队协作，规模化产出数据产品，直接驱动业务转化效率提升
• 扎实的Java编程能力，熟悉SSM框架，能进行高效后端开发
• 熟练掌握Flink、Hive等大数据计算框架，能构建复杂的离在线数据流程
• 熟悉HBase或NebulaGraph等存储引擎，具备高性能查询调优经验
• 理解LLM基本原理，了解Agent Loop、Skills等概念，能设计人机协作方案

申请策略

• 提前了解高德地图的业务方向，思考数据工作如何改善用户体验
• 在简历中明确写出你解决过的性能瓶颈或复杂数据问题，用数据说话
• 突出大数据平台建设经验，特别是实时计算、特征平台相关项目，量化性能指标
• 展示分布式系统设计和高并发调优的具体案例，体现架构能力
• 如有LLM、Agent应用经验，务必强调，这是差异化亮点
• 强调业务思维和跨团队协作能力，能主动推动问题解决
• 系统复习Flink、HBase等大数据组件原理，准备系统设计面试题
• 了解LLM和Agent在数据工程中的应用场景，可以尝试小项目实践

面试指南

• 先明确业务场景和技术目标，再给出分层的架构设计，并说明取舍理由
• 结合具体项目，用STAR法展示问题、行动、结果，突出量化指标
• 对于LLM/Agent问题，强调技术方案的可落地性和对业务价值的理解
• 请设计一个支撑高并发推荐场景的特征服务平台，包括存储选型、缓存策略、降级方案
• Flink实时计算中如何保证状态一致性和精确一次语义？
• 如何评估和优化HBase的读写性能？索引和存储结构如何设计？
• 你如何理解Agent在特征生产中的应用？请描述一个落地场景
• 以往项目中，你是如何调优分布式系统的高可用性的？具体指标是什么？