数据架构资深工程师

优缺点分析

角色解读

• 在制造业数字化领域深耕，可成长为数字化转型专家或数据平台负责人
• 积累行业数据资产管理和治理经验，未来可向数据架构总监或首席数据官方向发展
• 负责公司数据平台的整体架构规划与设计，主导大数据系统项目实施落地，确保性能指标达成
• 统筹制造工厂内部数据系统建设，打通不同来源数据，为运营诊断和效率提升提供数据支撑
• 制定数据治理方案和数据体系标准，涵盖采集、接入、分类、开发等全链路
• 挖掘数据业务价值，推动数据变现和可视化场景落地，为决策和业务赋能
• 精通数据仓库、数据集市、数据建模等核心技术，熟悉BI平台和大数据系统架构
• 具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台的实践经验
• 熟悉制造企业信息化系统和数据库技术，有制造业大数据项目经验者优先
• 具备优秀的业务需求分析、数据敏感度和报告展示能力，以及沟通协调能力

申请策略

• 提前了解维信诺的业务方向和数字化转型现状，面试中体现对制造场景的热情
• 准备好项目案例，尤其是数据治理和变现方向的完整故事
• 重点突出大数据平台架构设计项目，强调规模、性能指标和业务价值
• 详细描述制造业领域的数据仓库、数据治理或可视化案例，体现行业理解
• 突出数据变现、业务赋能等成果，用数字量化业务收益
• 体现项目管理经验与跨部门协作能力
• 补充制造业信息化系统（如MES、ERP）相关知识，熟悉主流报表工具如Tableau、PowerBI等
• 熟悉最新大数据组件如Flink、Kafka、Delta Lake等，提升数据架构先进性

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验，量化成果
• 治理类问题强调标准制定、沟通协作和分阶段实施
• 数据变现问题需结合业务场景，体现商业敏感度，从降本增效角度切入
• 请介绍你主导过的一个大数据平台架构项目，包括技术选型、难点和解决方案
• 如何治理制造企业中分散的数据源？请描述数据治理的完整流程
• 你如何理解数据变现场景？在制造业中哪些场景可以快速落地？
• 面对业务部门不配合数据对接，你如何处理？
• 复习数据仓库建模方法论（如维度建模）和大数据生态组件原理