Data Engineer II, AOP - RoW Central Data Engineer Team

优缺点分析

角色解读

• 可以深耕数据工程领域，从IC成长为高级/资深数据工程师，负责更复杂的数据系统架构
• 有机会转向技术管理岗位，带领小团队负责数据平台方向
• 在亚马逊内部可跨团队流动，接触更广泛的业务和前沿技术（如GenAI平台）
• 设计和维护大规模数据管道，包括ETL/ELT流程，从多种数据源（EDX、SNS、API、S3）摄取数据到Redshift和Aurora，确保数据可靠性
• 优化Redshift集群性能，包括SQL调优、WLM配置、分布键设计、物化视图管理，并解决性能瓶颈
• 自动化运维，通过Lambda、ECS、Step Functions等AWS服务构建自愈系统，减少手动干预
• 参与轮岗值班，监控管道运行状态，响应生产事故，进行根本原因分析并实施永久修复
• 扎实的SQL能力，3年以上经验，能够编写复杂查询并调优性能
• 掌握数据建模和ETL/ELT流程，能够设计星型/雪花型模式，管理数据生命周期
• 熟悉AWS大数据服务，如Redshift、S3、Lambda、ECS等，具备云基础设施经验
• 具备分布式系统知识，了解批量/流式处理架构（如Kafka、Kinesis）

申请策略

• 关注亚马逊领导力原则，面试中体现主人翁精神（Ownership）和刨根问底（Dive Deep）
• 准备好讲述你如何从模糊需求中定义具体交付物的故事，体现独立性和判断力
• 突出大规模数据管道设计和性能优化经验，特别是Redshift或其他MPP数据库
• 强调AWS服务使用细节，如编写过Lambda、ECS任务、CloudFormation模板
• 展示你对数据质量、数据治理和SLA达成的理解，以及自动化运维案例
• 如果有参与流处理（Kafka/Flink）或非关系数据库经验，务必列出
• 学习AWS数据相关认证，加深对Redshift调优和成本优化的理解
• 熟悉IaC工具（CDK/CloudFormation），动手实践自动化基础设施部署

面试指南

• 对于技术问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你具体的技术决策和量化影响
• 对于架构设计题，先明确需求和数据规模，再提出方案，讨论权衡和取舍
• 回答领导力问题，结合亲身经历，强调你如何主动承担、解决模糊问题并推动结果
• 描述一次你优化了一个复杂SQL查询或Redshift集群性能的案例
• 如果让你设计一个从S3到Redshift的每日ETL管道，你会如何做？
• 如何确保数据新鲜度和准确性？你如何设置SLA和监控？
• 你对Amazon Redshift的WLM、排序键和分布键有什么理解？
• 当你在on-call时遇到数据管道失败，如何排查和解决？