高级数据工程师-国际酒店研发

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：从数据仓库开发逐步成长为大数据架构师或技术专家
• 业务广度：深入理解国际酒店业务，可向数据产品经理或业务分析方向拓展
• 管理路线：积累团队协作和owner意识，未来可带领数据小组
• 负责离线与实时数据仓库的架构设计、开发及优化，确保数据高效可靠
• 设计并开发数据服务，支持业务团队的数据需求，推动数据产品化
• 执行数据治理，提升数据质量和稳定性，并参与需求分析与沟通
• 扎实的数据仓库建模和ETL开发经验，熟悉Java、Redis等编程和存储技术
• 精通Hadoop、Hive、Kafka、Flink等大数据生态组件，能解决实际生产问题
• 具备数据分析能力，对数据敏感，能结合业务场景进行需求分析
• 了解湖仓一体等前沿技术，有AI coding实操经验为佳

申请策略

• 深入了解去哪儿国际酒店业务的核心数据指标，面试中展示你的业务嗅觉
• 准备1-2个完整的数据项目案例，从需求到落地的全流程细节
• 突出你在大数据生态技术（Hadoop/Hive/Flink/Kafka）的实际项目经验，尤其是大规模实时数仓落地案例
• 强调AI coding或湖仓一体的学习或应用经历，展示对前沿技术的关注
• 体现数据分析能力和业务理解，例如通过数据驱动业务决策的具体成果
• 用数据量化成绩，如提升数据质量百分比、缩短数据处理时间等
• 补充Flink实时数仓和湖仓一体（如Iceberg/Delta Lake）的实践经验
• 加强Java/Redis等后端技能，以及SQL优化能力

面试指南

• 技术问题采用STAR原则：情境、任务、行动、结果，重点展示解决问题的思路和量化成果
• 业务理解问题：先复述业务需求，再结合数据技术给出方案，体现端到端思考
• 前沿技术问题：诚实说明了解深度，但展现学习热情和逻辑推导能力
• 请介绍你参与过的一个大规模实时数仓项目，包括架构设计和技术选型
• 如何处理数据倾斜问题？请举例说明排查和优化过程
• 谈谈你对湖仓一体的理解，以及它在实际场景中的应用价值
• 如何与业务团队沟通数据需求？描述一次成功的数据对接案例
• 你如何看待AI coding在数据工程中的应用？有实际尝试吗？