Data Engineer , Worldwide Global Selling -AIT

优缺点分析

角色解读

• 在亚马逊全球销售体系内深入跨境电商数据业务，成长为数据工程专家或数据架构师
• 参与AI数据基础建设，向AI数据工程、机器学习工程方向拓展
• 积累管理经验后，可晋升为数据工程经理，领导数据平台团队
• 设计并实现端到端数据管道（批处理和流处理），为AI应用和数据分析提供稳定高效的数据基础
• 构建和维护集成层数据模型，统筹多源数据（卖家行为、交易日志、AI输出等），形成统一、AI-ready的数据层
• 开发自动化数据质量监控与告警工具，保障管道可靠性和数据可信度
• 与产品、运营、技术团队紧密协作，为AI模型训练和推理提供结构化数据输入，优化特征工程流程
• 扎实的数据工程功底：掌握数据建模、数据仓库设计和ETL管道开发
• 熟悉AWS大数据技术栈：Redshift、S3、Glue、EMR、Kinesis、Lambda等
• 了解非关系型数据库/数据存储，能够根据需求选择合适存储方案
• 具备优秀的跨团队沟通能力，能够对齐业务逻辑，理解AI数据需求

申请策略

• 深入研究亚马逊的业务和领导力原则，在面试中展现主人翁精神和交付结果的能力
• 准备从0到1构建数据管道的故事，体现业务理解和技术实现结合
• 突出数据管道项目：具体描述批处理和流处理场景，量化数据吞吐量和性能提升
• 强调数据建模与治理：展示你如何设计可扩展的数据模型并保证数据质量
• 列出AWS实战经验：写明用过的服务、解决的架构问题和成本优化等
• 如有AI相关数据准备经历（特征工程、LLM训练数据），重点展现
• 若AWS经验欠缺，建议快速熟悉S3、Glue、Redshift、Kinesis等核心服务，并完成一个端到端数据管道小项目
• 学习AI数据工程新趋势：向量数据库、RAG架构、数据编排工具，补充对AI应用数据需求的理解

面试指南

• 采用STAR法则，结构化呈现项目场景、任务、行动和量化结果
• 强调数据工程的核心关注点：可靠性、可扩展性、成本效益和自动化
• 结合亚马逊领导力原则：如‘刨根问底’分析数据异常根因，‘选贤育能’提及协作
• 请介绍一个你主导设计的复杂数据管道，包括架构、技术选型和遇到的挑战
• 如何监控数据质量？如果发现数据延迟或损坏，你的处理流程是什么？
• 在数据建模中，你如何平衡范式化与查询性能？给出一个实例
• 如何使用AWS构建实时数据处理流水线？请画出架构并解释
• 如何为机器学习模型准备训练数据？你做过哪些特征工程或数据增强？