数据科学工程师-开发方向（智慧管理部-直管）

优缺点分析

角色解读

• 从数据开发工程师向数据架构师或数据治理专家发展，主导企业级数据中台建设
• 结合AI方向，转型为AI数据工程专家或数据科学团队负责人，深耕大模型数据准备与特征工程
• 负责企业级数据模型设计与优化，构建统一的数据结构及口径，处理结构化与非结构化数据
• 支撑业务数据建模与数据服务能力建设，参与数据治理及AI相关的数据准备与处理工作
• 开发数据接口并进行数据集成，支撑系统间数据流转与共享，为决策分析提供底层支撑
• 扎实的数据库原理与数据建模能力（如维度建模、宽表设计），熟练掌握SQL及MySQL
• 了解NoSQL（MongoDB、ES），具备结构化与非结构化数据处理经验
• 熟悉Python、Spark等大数据处理框架，掌握数据治理方法论（数据标准、质量、血缘）

申请策略

• 了解国家电投的业务板块及智慧管理部的数字化转型战略，面试时可结合能源行业的数据特点（如设备日志、运行数据）提出数据治理见解
• 突出5年以上数据开发经验，重点展示维度建模、宽表设计及数据中台建设的项目成果
• 强调在数据治理（数据标准、质量、血缘）方面的实际落地经验与业务价值
• 补充AI数据准备（如大模型数据集构建、特征工程）的相关项目或技术储备
• 深化对Spark等分布式计算框架的底层原理与性能调优的理解
• 系统学习数据治理体系（如DAMA知识体系），提升数据架构设计能力

面试指南

• 采用STAR法则：背景（业务痛点）-> 任务（数据建模/治理目标）-> 行动（技术方案、工具使用、跨部门协作）-> 结果（性能提升、业务价值、数据质量指标改善）
• 请分享一个你主导的复杂数据模型设计案例，如何解决业务痛点？
• 在数据治理方面，你如何制定数据标准并提升数据质量？
• 如何处理非结构化数据（如日志、文本），并将其与结构化数据结合分析？
• 在AI数据准备中，你如何进行数据清洗和特征构建？
• 复习维度建模理论（如Kimball方法论），准备1-2个企业级数据中台或数据治理的完整项目案例
• 了解能源行业或大型国企数字化转型的常见痛点，思考数据如何赋能智慧管理