大数据开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从大数据开发工程师逐步成长为数据架构师或技术专家，负责更复杂的平台架构与性能优化
• 可向数据治理、数据产品等方向延伸，成为数据领域的复合型人才
• 随着制造业数字化转型深入，有机会晋升为数字化部门的负责人或技术管理者
• 负责集团级大数据湖仓一体平台的架构设计与核心开发，涉及数据采集、清洗、存储、计算、调度等全链路
• 开发并维护数据应用平台、数据统一出口平台，包括公共数据集、帆软报表、数据接口等
• 制定并执行数据治理体系，管理数据标准、指标、质量、安全，并运维治理平台
• 与产品、数据治理工程师、数据分析师协作，推动数据在业务中的价值转化
• 精通SQL开发和调优，熟悉Hadoop、Hive、Spark、Flink等大数据生态组件
• 掌握Java、Scala、Python中至少一种编程语言，具备良好代码规范
• 熟悉数据仓库建模方法和ETL开发，有大数据平台建设经验
• 具备项目管理能力和跨部门沟通能力，能对接生产、供应链等业务领域

申请策略

• 了解维信诺的业务特点和数字化战略，在面试中体现对制造业数据场景的理解
• 准备好一个完整的大数据平台项目案例，从架构到细节都能清晰阐述
• 突出大数据平台建设或湖仓一体项目的完整经历，展示架构设计和技术选型能力
• 强调SQL优化、ETL开发、数据建模等硬技能，并附上具体项目成果和性能提升数据
• 展示跨部门协作和项目管理经验，特别是与生产、供应链等业务对接的案例
• 如有数据治理或报表平台落地经验，务必重点描述
• 提前复习Flink、Spark等实时计算框架的底层原理与调优实践
• 熟悉一种或多种数据治理工具（如Atlas、Ranger）和报表开发工具（如帆软）

面试指南

• 采用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)来描述项目经验
• 技术对比类问题先阐述各自原理，再结合实际场景说明选择依据
• 业务协作类问题强调沟通策略和以业务价值为导向的思维方式
• 请介绍你主导设计的一个湖仓一体或大数据平台项目，架构是怎么样的？
• 如何优化一个慢SQL？请举例说明调优思路
• Flink和Spark在实时处理上的区别是什么？你如何选择？
• 数据治理体系包含哪些方面？如何推动标准落地？
• 当业务部门的需求与数据质量冲突时，你如何处理？