大数据开发岗

优缺点分析

角色解读

• 从数据开发工程师起步，逐步深入数据治理、数据仓库架构设计
• 可向数据架构师、数据产品经理或AI应用工程师方向发展
• 在大型集团中积累跨业务数据经验，未来可转向数据团队管理
• 负责集团数据治理，制定数据标准和质量规则，维护数据治理工具与平台
• 参与数据仓库建设，整合各子公司异构数据源，构建统一数据资产
• 开发数据服务和可视化报表，为管理层决策提供数据支持
• 参与AI应用开发，探索前沿AI技术并推动落地
• 熟悉Hadoop、Spark等大数据技术栈，具备分布式数据处理能力
• 掌握Java/Scala/Python至少一门语言，能够进行数据开发
• 对AI/机器学习有好奇心和学习意愿，愿意接触新技术
• 具备逻辑分析和学习能力，良好的沟通协作能力

申请策略

• 了解吉利数字化转型方向，在面试中展示对汽车行业数据应用的思考
• 准备一个数据治理或数据仓库的完整项目案例，体现解决问题的能力
• 突出大数据相关项目经验，如Hadoop/Spark使用、数据仓库建模
• 强调编程能力，展示Java/Python/Scala的实际项目代码
• 如有AI/机器学习项目或学习经历，重点提及
• 突出逻辑分析和沟通协作能力，可举例说明
• 提前学习数据治理和数据仓库设计知识，如维度建模
• 熟悉Spark或Flink等流批处理框架，提升实战能力

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰描述项目
• 结合数据治理框架（如DAMA）回答，体现专业性
• 展示学习能力和好奇心，说明如何跟踪AI前沿
• 请描述一个你使用Hadoop或Spark处理数据的项目
• 如何设计数据仓库的星型模型？
• 你如何理解数据治理？如何保证数据质量？
• 你对AI在汽车行业的应用有什么想法？
• 如何处理跨部门的数据需求冲突？