AI数据研发主任工程师

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以成长为AI数据架构师或数据平台技术专家，主导企业级数据基础设施的规划与建设
• 在管理方向上，可以晋升为数据团队负责人或技术经理，带领团队负责数据平台的整体研发和运营
• 在业务广度上，可以横向拓展到AI平台、机器学习工程等领域，成为AI全栈技术专家
• 设计并实施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，实现数据变更可追溯、可回滚，支撑AI模型的迭代和复现
• 优化数据集加载性能，解决大规模分布式训练中的数据瓶颈，提升训练效率和资源利用率
• 建立数据质量评估和治理体系，制定数据标准和规范，保障AI数据的安全、合规和一致性
• 精通数据湖和数据仓库架构，熟悉Delta Lake、Iceberg等开源数据湖技术，能够设计高效的数据存储和查询方案
• 深入理解分布式存储系统（Ceph/MinIO/HDFS），具备大规模存储集群的运维和调优能力
• 具备ML数据管线（Data Pipeline）建设经验，熟悉数据流处理、任务调度和监控告警等关键技术
• 掌握数据治理和数据质量管理方法论，能够制定和实施数据标准、数据血缘和数据安全策略

申请策略

• 在申请时，可以主动了解宁德时代在AI数据方面的技术栈和业务方向，在面试中展现对新能源行业数据挑战的理解
• 准备1-2个完整的数据平台建设案例，从需求分析、架构设计到落地实施，展示系统化解决问题的能力
• 突出数据湖/数据仓库架构设计经验，特别是使用Delta Lake、Iceberg等技术的实际项目案例
• 强调分布式存储系统的实战经验，包括Ceph、HDFS等集群的部署、调优和故障处理
• 重点展示ML数据管线的建设成果，如数据采集、清洗、特征工程等环节的自动化实现
• 如果有数据质量治理或数据血缘追踪相关项目，务必详细描述，这是岗位的核心职责之一
• 系统学习Delta Lake、Iceberg等数据湖技术，了解其底层原理和最佳实践
• 熟悉Ceph、MinIO等分布式存储系统的架构和运维，掌握性能调优方法

面试指南

• 回答技术问题时，建议采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），先描述项目背景和目标，再说明你的具体职责和行动，最后用数据量化成果
• 对于架构设计类问题，建议从需求分析、技术选型、系统设计、性能优化和运维保障等维度展开，体现系统思维
• 对于数据治理类问题，建议从数据标准、质量评估、监控告警和持续改进等角度回答，强调闭环管理
• 请介绍你设计过的一个数据湖或数据仓库架构，如何保证数据一致性和查询性能？
• 在构建ML数据管线时，你是如何处理数据倾斜和任务调度问题的？
• 如何设计数据血缘追踪系统？请谈谈技术选型和实现思路
• 在分布式存储系统中，如何优化数据读写性能？请举例说明
• 如何评估和治理数据质量？你有哪些实践经验和量化指标？