[LPS] Data Architect

优缺点分析

角色解读

• 可晋升为首席数据架构师或数据工程总监，负责更大规模的数据平台
• 可转向数据科学或AI方向，利用数据架构基础推动智能应用
• 在大型跨国企业中获得全球视野，未来可担任区域或全球数据团队负责人
• 设计和实施企业级数据架构，确保数据平台的可扩展性、可靠性和安全性
• 与数据工程师、分析师和业务团队合作，理解数据需求并制定解决方案
• 制定数据治理策略，确保数据质量和合规性
• 评估和引入新技术，优化数据流程和性能
• 深厚的数据架构设计经验，熟悉数据仓库、数据湖和ETL流程
• 精通SQL和NoSQL数据库，熟悉云平台（如AWS、Azure、GCP）的数据服务
• 熟悉数据治理框架和数据建模工具
• 良好的沟通能力和团队协作能力，能够与跨职能团队有效合作

申请策略

• 了解联想在智能技术领域的战略，在面试中展示对业务的理解
• 准备数据架构设计案例，展示解决复杂问题的能力
• 突出数据架构设计项目经验，特别是大规模数据平台建设
• 强调云平台（如AWS、Azure）和数据处理工具（如Spark、Kafka）的实战经验
• 展示数据治理和数据质量提升的成果，量化影响
• 提及跨团队协作和领导经验，体现沟通能力
• 学习最新数据架构模式，如数据网格、数据编织
• 熟悉联想使用的技术栈，如Azure或AWS数据服务

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
• 强调技术选型与业务需求的结合，展示权衡能力
• 展示对数据架构最佳实践的理解，并举例说明
• 描述一次你设计数据架构的经历，如何满足业务需求？
• 如何确保数据质量和数据治理？
• 你如何选择合适的数据存储技术？
• 如何处理数据架构的扩展性问题？
• 如何与业务团队沟通数据需求？