广告域-数据工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向高级数据工程师、数据架构师发展，深入大数据技术栈如Flink、Spark等
• 也可转向数据产品经理或数据分析专家，结合业务理解做更深入的决策支持
• 在广告业务方向积累经验后，可向广告算法或推荐系统方向拓展
• 参与广告业务产品和技术方案的设计评审，负责应用模块的设计与实现
• 构建大数据分析平台，进行业务数据建设，支持数据分析和挖掘
• 负责数据存储架构升级，搭建存储、查询和运营数据分析体系
• 优化数据质量与性能，落地冷热分离、实时写入、离线计算等方案，解决数据一致性问题
• 熟练掌握Java及相关框架（Spring Boot、MyBatis），理解JVM原理
• 熟悉主流数据库（MySQL、Oracle等）及ClickHouse等大数据组件
• 具备大数据平台构建和数据仓库建设经验，有良好的沟通和团队协作能力
• 有创新思维和独立解决问题的能力

申请策略

• 提前了解钛动科技的广告业务模式，面试中展现对业务的理解
• 准备一个完整的数据工程项目案例，从需求分析到架构设计到实现优化
• 重点突出数据仓库建设和大数据平台构建的项目经验，说明具体负责模块和技术细节
• 强调Java和Spring Boot等后端技术能力，以及数据库优化经验
• 如有广告业务或实时数据处理经验，务必展示
• 列出使用ClickHouse等新型数据库的优化实践案例
• 补充学习流计算框架如Flink、Spark Streaming，提升实时数据处理能力
• 加强对数据模型设计和数据治理的理解

面试指南

• 技术问题：先解释原理，再结合项目经验说明实际应用和优化效果
• 设计问题：从业务需求出发，对比多种方案，说明选择理由，最后总结
• 行为问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献
• 请描述你参与过的一个大数据平台架构，以及你负责的部分
• Java中JVM调优有哪些常见手段？遇到过哪些问题？
• ClickHouse与MySQL在查询性能上的差异？如何优化ClickHouse查询？
• 如何保证数据仓库的数据质量？如何处理数据一致性问题？
• 广告业务中常见的查询维度有哪些？如何设计存储模型？