AI Data Engineer

优缺点分析

角色解读

• 在技术层面，可以深化在分布式计算、实时流处理和AI基础设施领域的专家技能，成为数据架构师或AI平台架构师
• 在管理层面，可以沿着技术经理、高级经理、总监的路径发展，负责更大规模的AI团队和数据平台
• 在银行业务层面，可以深入理解金融业务场景，成长为既懂技术又懂业务的复合型人才，推动业务与技术融合
• 负责设计、构建和运维支撑AI/ML应用的生产级数据管道，包括批处理和流处理，确保数据从源头到可消费状态的稳定流转
• 主导数据集成工作，将来自数据库、API、事件流和文件等异构数据源的数据整合为可靠、连贯的数据流
• 处理非结构化数据，如文档和多模态内容，进行解析、分块和标准化，使其能够被AI系统有效利用
• 作为团队管理者，负责项目分配、人员管理和模型审查，并参与AI/ML用例的设计和交付
• 精通Python、SQL和Apache Spark，具备在生产环境中调优Spark作业（处理数据倾斜、shuffle、内存）的实战经验
• 熟悉Databricks（Delta Lake、Unity Catalog）等湖仓平台，以及S3、ADLS等对象存储的底层原理和性能优化
• 具备扎实的系统设计能力，能清晰权衡吞吐量、延迟、一致性和成本
• 拥有管理团队的经验，能够协调项目、指导成员，并具备良好的跨部门沟通和利益相关者管理能力

申请策略

• 在申请前，详细了解渣打银行的业务重点和AI战略，特别是其在中国的业务布局，以便在面试中展示你的兴趣和匹配度
• 准备一个关于你如何管理团队并成功交付复杂数据项目的案例，突出你的领导力和解决问题的能力
• 突出在生产环境中构建和运维大规模数据管道的具体案例，强调你如何解决schema变更、数据回填和性能调优等实际问题
• 详细描述使用Spark和Databricks的经验，包括如何优化作业性能、处理数据倾斜，以及使用Delta Lake和Unity Catalog的经验
• 强调处理非结构化数据的项目经验，例如文档解析、分块和向量化，并说明这些数据如何被用于AI/ML模型
• 在简历中体现团队管理或项目领导经验，例如带领团队交付项目、指导初级成员或负责跨团队协作
• 如果对Flink或Kafka等流处理技术不熟悉，建议提前学习和实践，这是该职位的加分项
• 复习和深化系统设计知识，特别是分布式系统的吞吐量、延迟、一致性和成本权衡，准备好在面试中深入讨论

面试指南

• 对于技术问题，建议采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来组织回答，清晰描述项目背景、你的职责、采取的具体技术方案以及最终取得的量化成果
• 对于系统设计问题，可以从需求分析、架构选型、关键组件设计、权衡取舍和扩展性等维度进行阐述，展示你的结构化思考能力
• 对于管理类问题，重点突出你的领导力、沟通协调能力和解决冲突的技巧，可以结合具体的管理案例来说明
• 请描述一个你负责过的、最复杂的数据管道项目
• 你是如何设计架构、处理数据质量问题和保证系统稳定性的？
• 你在使用Spark或Databricks时，遇到过哪些性能瓶颈？你是如何定位和解决的？
• 请谈谈你对Delta Lake或Iceberg等湖仓格式的理解，以及它们在实际应用中的优缺点
• 你如何处理非结构化数据（如PDF、图片）以使其适用于AI模型？能分享一个具体的案例吗？