(LPS) (Senior) Data Solution Architect

优缺点分析

角色解读

• 在联想这样的全球科技巨头中，可以成长为数据架构领域的专家，负责更复杂、更大规模的项目
• 可以晋升为首席架构师或技术总监，负责整个技术线的架构规划
• 也可以转向咨询或售前岗位，利用技术背景为客户提供解决方案
• 负责设计、构建和维护企业级数据解决方案，包括数据仓库、数据湖、数据管道等
• 与客户和内部团队沟通，理解业务需求，并将其转化为技术架构和实施方案
• 评估和选型数据技术栈，如云平台、大数据组件、AI/ML工具等，并制定技术标准
• 指导开发团队进行数据解决方案的实施，确保项目按时交付并符合质量要求
• 精通数据架构设计，熟悉数据仓库、数据湖、数据中台等概念
• 熟悉主流云平台（如AWS、Azure、GCP）上的数据服务，如Redshift、BigQuery、Synapse等
• 具备扎实的编程基础，熟悉SQL、Python或Scala等语言
• 了解AI/ML技术，能够设计支持机器学习工作负载的数据架构

申请策略

• 关注联想在数据、AI领域的业务布局，了解其解决方案
• 在面试中，可以准备一个完整的架构设计案例，展示你的思路和方法
• 突出数据架构设计经验，特别是大型或复杂项目的成功案例
• 强调对主流云平台和大数据技术的熟练掌握，并列出具体的技术栈
• 展示与客户沟通、需求分析、方案设计的能力，可以附上相关项目成果
• 如有AI/ML相关项目经验，务必重点突出
• 深入学习主流云平台的数据服务，如AWS、Azure等
• 了解数据治理、数据安全、数据合规等知识

面试指南

• 回答项目经验时，可以遵循STAR法则，突出项目背景、你的角色、具体行动和最终成果
• 回答技术问题时，可以结合具体场景，先分析需求，再给出方案，并说明理由
• 回答方案设计问题时，可以展示你的结构化思维，从业务、技术、成本等多个维度进行考虑
• 请描述一个你设计过的数据架构项目，包括技术选型、架构设计和实施过程
• 如何设计一个可扩展、高可用的数据管道？
• 如何将业务需求转化为技术方案？
• 你如何评估和选择不同的数据技术栈？
• 在数据架构中，如何考虑数据安全和数据治理？