AI数据工程师

优缺点分析

角色解读

• 可以在数据工程领域深耕，成为资深数据工程师或数据架构师，负责更复杂的数据平台和架构设计
• 可以横向拓展至AI基础设施领域，结合对数据和模型的理解，成为MLOps或AI平台工程师
• 在宁德时代这样的行业巨头中，有机会向技术管理方向发展，带领团队负责核心数据平台的建设
• 负责设计并落地AI数据生命周期管理体系，涵盖从数据采集、清洗、标注到存储的全流程，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，为AI模型的训练和迭代提供可靠、可追溯的数据基础
• 优化数据集加载性能，通过技术手段支撑大规模分布式训练，提升模型训练效率
• 建立数据质量评估和治理体系，制定数据标准和规范，保障数据资产的准确性和一致性
• 需要扎实的数据工程基础，熟悉数据湖、数据仓库架构，并了解Delta Lake、Iceberg等现代数据技术
• 精通分布式存储系统，如Ceph、MinIO、HDFS，能够设计和维护大规模存储集群
• 具备ML数据管线建设经验，理解机器学习模型训练对数据的需求，并能设计高效的数据流水线
• 需要较强的编程能力（如Python、Java/Scala）和SQL能力，以及良好的系统设计思维

申请策略

• 在申请前，了解宁德时代在AI领域的布局和具体业务方向，以便在面试中展现对公司的理解和兴趣
• 准备好与数据管线性能优化、故障排查相关的项目案例，用数据说话
• 重点突出数据湖/数据仓库项目的架构设计和实施经验，特别是使用Delta Lake、Iceberg等技术的实践
• 详细描述在分布式存储（如Ceph、MinIO、HDFS）方面的运维、调优或开发经验，量化性能提升成果
• 强调ML数据管线的建设经历，包括数据版本管理、血缘追踪、数据质量保障等具体案例
• 展示对AI训练场景的理解，例如如何优化数据加载以提升GPU利用率
• 系统学习Delta Lake、Iceberg等数据湖表格式的原理和最佳实践
• 深入了解Kubernetes和云原生存储技术，提升在容器化环境中管理数据基础设施的能力

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来回答项目经验类问题，清晰展示你的思考过程和实际成果
• 对于架构设计类问题，先明确业务需求和技术约束，再对比不同方案的优劣，最后给出你的选择和理由
• 对于问题解决类问题，重点描述你的排查思路、使用的工具以及最终的优化效果，突出数据驱动和量化思维
• 请描述你设计过的一个数据湖或数据仓库架构，为什么选择这种方案？
• 如何实现数据版本管理和血缘追踪？你使用过哪些工具或方法？
• 在优化大规模数据集加载性能时，你遇到过哪些挑战，是如何解决的？
• 谈谈你对数据质量评估体系的理解，如何定义和度量数据质量？
• 你如何设计一个支持大规模分布式训练的ML数据管线？