数据科学工程师（数据架构方向）-2026年第二批社会招聘（数智场站服务部）

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕可晋升为首席数据架构师或数据平台技术负责人，主导集团级数据战略
• 横向拓展可向数据治理专家、数据产品经理或数字化转型顾问方向发展
• 在能源电力行业数字化背景下，具备向业务数据化运营与智能决策支持转型的潜力
• 负责企业级数据架构的顶层规划与分层设计，制定数据模型规范并推动落地评审
• 主导数仓事实表与维度表开发，构建指标体系与数据资产目录，支撑业务决策分析
• 规划数据集成、流转与存储方案，选型大数据计算引擎，保障数据平台高效稳定运行
• 跟踪数据平台技术趋势，推进数据开发、治理与服务的标准化与规范化建设
• 精通数仓分层架构与维度建模方法，具备中大型数据平台建设实战经验
• 熟练掌握SQL及Hive、Spark、Flink、MaxCompute等主流大数据计算引擎
• 熟悉数据标准、元数据管理、主数据管理及指标拆解寻源方法论
• 具备云原生平台数据开发流程认知，拥有优秀的跨团队沟通与业务理解能力

申请策略

• 提前了解国家电投在新能源、智慧场站领域的数字化布局，将个人经验与业务场景结合
• 准备1-2个完整的架构演进案例，重点说明技术选型依据、踩坑复盘与最终业务收益
• 突出主导或核心参与的中大型数据平台建设项目，量化平台规模（如数据量、节点数、日均处理量）
• 详细展示数仓分层设计案例，说明如何通过维度建模优化查询性能或降低存储成本
• 强调指标体系搭建经验，提供从指标定义、寻源到资产目录沉淀的完整闭环案例
• 列出熟练掌握的大数据组件版本及云原生部署运维经验，体现技术广度与落地能力
• 深化数据治理理论（如DAMA框架），补充数据质量评估与主数据管理实操技能
• 提升业务建模能力，学习如何将模糊的业务需求转化为标准化的数据模型与指标字典

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出架构设计的权衡逻辑与量化成果
• 针对技术选型类问题，从业务场景、数据规模、实时性要求、团队技术栈、运维成本五个维度展开对比
• 针对协作推进类问题，强调建立数据标准共识、设立联合项目组、通过试点快速验证价值等策略
• 请分享一个你主导设计的数仓分层架构，你是如何划分主题域并确定事实表与维度表的？
• 面对历史遗留的数据孤岛问题，你会如何规划数据集成链路并保障数据一致性？
• 如何设计一套可复用、易维护的企业级指标体系？请举例说明指标拆解与寻源过程
• 在Hive/Spark/Flink等技术选型中，你是基于哪些维度进行评估与决策的？
• 数据架构落地过程中常遇到业务部门配合度低的问题，你如何推动跨团队协作？