AI数据工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI数据平台架构师方向发展，负责整体数据架构设计
• 可转向数据科学或机器学习工程，利用数据技能推动模型落地
• 可晋升为数据团队负责人，管理数据工程团队
• 设计并管理AI数据生命周期，包括数据采集、清洗、标注和存储，确保数据质量和可用性
• 构建数据版本管理和血缘追踪系统，实现数据可追溯和可复现
• 优化数据集加载性能，支持大规模分布式训练，提升模型训练效率
• 建立数据质量评估和治理体系，保障数据合规性和一致性
• 精通数据湖和数据仓库架构，熟悉Delta Lake、Iceberg等开源技术
• 熟悉分布式存储系统，如Ceph、MinIO、HDFS，具备实际运维经验
• 具备ML数据管线建设经验，了解数据管道设计和优化
• 掌握数据治理和数据质量评估方法，具备数据血缘追踪能力

申请策略

• 了解宁德时代在新能源和AI领域的布局，在面试中展现对业务的兴趣
• 准备数据工程项目的详细案例，突出技术难点和解决方案
• 突出数据湖、数据仓库项目经验，特别是使用Delta Lake、Iceberg等技术的案例
• 强调分布式存储系统（Ceph/MinIO/HDFS）的运维和优化经验
• 展示ML数据管线建设成果，如数据管道性能提升、数据质量改进等
• 如有数据治理或数据血缘项目经验，务必突出
• 深入学习Delta Lake、Iceberg等数据湖技术，掌握其原理和最佳实践
• 熟悉分布式存储系统的调优，如Ceph的部署和性能优化

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题，突出个人贡献和量化成果
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践经验，最后总结优化思路
• 对于场景题，展示分析思路，从需求出发，考虑技术选型和权衡
• 请描述你设计过的一个数据湖架构，如何解决数据一致性问题？
• 如何优化大规模数据集的加载性能？请举例说明
• 你如何实现数据血缘追踪？使用过哪些工具？
• 在数据质量治理中，你如何定义数据质量指标？
• 你如何处理数据管道中的故障和延迟？