数据开发高级工程师

优缺点分析

角色解读

• 向数据架构师方向发展，负责整体数据架构规划
• 向数据团队管理岗位发展，带领团队负责数据项目
• 深入实时计算、数据治理等细分领域，成为专家
• 负责企业级数仓的分层架构设计，构建维度模型和事实模型，支撑业务分析需求
• 开发并优化离线/实时数据管道，处理TB级数据，确保数据产出的时效性和稳定性
• 维护和扩展调度系统，开发自动化监控工具，保障数据质量
• 与业务团队对接，提供数据解决方案，包括指标定义和报表数据集
• 精通Hive、Spark SQL、Flink等大数据处理框架，具备调优能力
• 熟悉Doris/StarRocks等分析型数据库，能够开发和运维集群
• 掌握维度建模方法论和数据分层设计原则
• 熟练使用Python/Java/Scala至少一种，能开发UDF和脚本工具

申请策略

• 了解澳优的业务模式，特别是乳制品行业的数据分析需求
• 在面试中强调数据治理和数据质量保障的经验
• 突出主导完整数仓项目的经历，包括架构设计、模型落地和业务交付
• 强调Hive/Spark/Flink等技术的实际调优案例，展示解决问题的能力
• 列出Doris/StarRocks集群运维经验，体现运维能力
• 展示使用Python/Java/Scala开发UDF或脚本的成果
• 深入学习Doris/StarRocks的运维和调优，提升集群管理能力
• 了解实时计算框架Flink的进阶用法，如状态管理、窗口优化

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验问题，突出个人贡献和结果
• 技术问题结合具体案例，说明问题现象、分析过程和解决方案
• 对于架构设计问题，从业务需求出发，阐述设计原则和取舍
• 请描述你主导的一个数仓项目，包括架构设计、模型选择和遇到的挑战
• 如何解决Spark SQL中的数据倾斜问题？
• Doris和StarRocks的区别是什么？如何选择？
• 如何设计一个实时数据管道，确保数据准确性和时效性？
• 如何监控调度任务，确保数据产出质量？