[LPS] Senior Data Engineer

优缺点分析

角色解读

• 可在数据工程方向继续深耕，成为数据平台/数据架构负责人
• 也可转向数据科学、AI工程或技术管理岗位
• 跨国企业香港办公室提供跨区域协作机会，但需确认团队规模与晋升机制
• JD未给出具体职责，职位名称显示该岗位聚焦数据工程方向
• 通常需要设计、构建和维护数据管道与数据平台，支持分析、报表或AI应用
• 可能需要与数据科学家、分析师及业务团队协作，推动数据资产标准化与可用性
• 作为高级岗位，通常需承担复杂问题攻关、方案评审或指导初级工程师
• 扎实的SQL与数据建模能力，能处理大规模数据场景
• 熟悉至少一种编程语言（如Python/Java/Scala）及数据工程工具链
• 具备云数据平台（如AWS/Azure/GCP）或大数据组件经验
• 高级岗位需具备项目推进、跨团队沟通与方案落地能力

申请策略

• 投递前主动向HR确认团队、技术栈、汇报线与办公模式
• 关注联想在AI基础设施与智能设备方向的数据需求，准备相关业务理解
• 突出端到端数据管道、数据平台或数仓建设项目，量化数据规模与业务影响
• 强调SQL、Python、云平台、大数据组件等硬技能，并说明架构选型与性能优化经验
• 展示跨团队协作、需求拆解和项目推进案例，匹配高级岗位的独立负责要求
• 如有AI或分析场景数据支持经验，可结合联想AI战略重点呈现
• 补齐云数据平台与数据治理相关认证或项目经验
• 准备一个复杂数据管道设计案例，涵盖容量、成本、质量与稳定性权衡

面试指南

• 用STAR拆解项目背景、目标、你的关键动作和量化结果
• 回答架构题时先澄清需求与约束，再给出方案、权衡和监控回滚机制
• 协作题强调需求对齐、里程碑、数据质量标准和复盘
• 请介绍你设计过的一个大规模数据管道，如何保证稳定性与数据质量？
• 面对数据量增长和成本压力，你会如何优化数据平台架构？
• 你如何与数据科学家或业务团队协作，推动数据需求落地？
• 高级工程师如何做技术方案评审和指导初级成员？
• 为什么选择联想香港的这个数据工程岗位？