数据治理工程师（Apache Doris 方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：可深入大数据基础设施与内核调优，成为公司内部的Apache Doris或OLAP技术权威
• 架构师路线：负责更宏观的数据平台架构设计，涵盖存储、计算、服务等多个层面
• 技术管理路线：凭借其规范制定和推动能力，有机会带领数据平台或治理团队，承担更多管理职责
• 负责公司Apache Doris大数据集群的全面运维与深度调优，解决包括OOM、Compaction雪崩在内的线上重大稳定性问题
• 主导ETL数据链路的优化与重构，建立数据质量监控告警体系，确保数据可靠、及时入库
• 制定并推行数据开发规范、建模标准与SQL审核机制，指导和培训其他开发人员合理使用Doris
• 规划并落地冷热数据分层存储方案，平衡性能与成本，并满足长期数据保存的合规要求
• 精通Apache Doris数据库的底层原理（存储、缓存、合并、查询），具备大规模集群（50TB+）的实战调优与故障排查能力
• 精通数仓建模、SQL全局优化以及ETL全流程，熟悉Python/Shell脚本开发
• 具备扎实的Linux系统知识，能通过日志和系统指标定位性能瓶颈
• 具备出色的沟通与规范制定能力，能推动跨团队的技术整改与标准落地

申请策略

• 研究兆易创新的主营业务（存储芯片）和“工程智能部”的定位，思考数据治理如何直接支持其核心业务或测试需求
• 在沟通中强调你不仅能解决技术问题，还能通过建立规范来预防问题，展现你的系统性思维和推动力
• 详细描述管理过的Apache Doris集群规模（如TB/PB级）以及解决的具体稳定性问题（如OOM、Compaction）案例
• 突出制定数据规范、推动SQL或代码整改的项目经验，量化整改效果（如查询延迟降低、资源占用减少）
• 列举冷热数据分层、对象存储对接等相关项目实践，体现成本与性能平衡的设计能力
• 深入复习Apache Doris最新版本的架构特性与调优参数，特别是内存管理、Compaction策略相关知识
• 准备1-2个从“发现问题-分析定位-解决优化-沉淀规范”的完整技术治理项目案例
• 了解车规行业对数据保存、追溯的合规要求，思考如何在技术方案中体现

面试指南

• 对于技术故障类问题，采用“现象-影响-可能原因-排查步骤-根本原因-解决方案-预防措施”的结构化叙述
• 对于规范设计类问题，从“目标-原则-具体规则-流程（如何制定、评审、执行、监督）-工具/平台支撑-预期收益”几个方面展开
• 对于推动落地类问题，重点描述“识别关键干系人-沟通说服策略-提供工具或培训降低阻力-分阶段推进-验证效果”的过程
• 请描述一次你解决过的最棘手的Apache Doris线上稳定性故障（如OOM或Compaction雪崩），你的排查思路和解决方案是什么？
• 如何设计一个有效的Doris数据建模规范和SQL审核流程，以平衡开发效率和系统性能？
• 在推动跨团队的技术规范整改时，你遇到过哪些阻力？你是如何克服并最终落地的？
• 请阐述你对冷热数据分层存储的理解，并说明在你的项目中是如何在性能、成本和长期保存要求之间做权衡的？
• 你如何区分OLAP分析库（如Doris）和OLTP库（如MySQL）的适用场景？当业务方有不当使用时，你如何引导？