阿里妈妈-数据研发工程师（大数据/AI方向）-北京

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以成长为大数据计算引擎、数据湖存储领域的专家，负责核心组件的架构设计与演进
• 在业务广度上，可以深入理解阿里妈妈广告业务，成为连接技术与业务的数据架构师
• 在团队中，有机会带领小团队，从个人贡献者向技术管理者发展
• 负责设计和开发支撑万亿级数据量的数据计算平台和数据湖存储引擎，确保高并发、低延迟的交互式分析体验
• 参与数据产品和模型训练迭代平台的研发，进行架构设计、性能优化，并推动技术方案的落地与产品快速迭代
• 跟踪并引入数据湖、大模型等前沿技术，探索其在广告、推荐等业务场景的创新应用
• 扎实的编程功底，精通C++或Java，熟悉多线程、网络通信、高性能优化或JVM调优
• 深入理解Hadoop、Hive、Spark、Flink等大数据生态组件，并有实际项目开发经验
• 熟悉Impala、Presto、ClickHouse等MPP数据库的架构和适用场景，了解Paimon、Iceberg等数据湖技术
• 具备分布式系统开发经验，熟悉RPC框架、NoSQL存储和Kafka等消息中间件

申请策略

• 在面试中，除了展示技术能力，也可以表达对广告、推荐等业务场景的理解和兴趣
• 可以提前了解阿里妈妈的技术博客或开源项目，在面试中展现对团队技术方向的关注
• 重点突出在大数据组件（如Spark、Flink）或数据湖（Iceberg、Paimon）方面的实际项目经验，包括项目规模、技术难点和解决方案
• 详细描述在C++或Java高性能编程、性能调优方面的具体案例，如QPS提升、延迟降低等量化成果
• 如果有分布式系统、消息中间件（Kafka）或MPP数据库的实践经验，务必在简历中明确体现
• 系统梳理并巩固Hadoop、Spark、Flink等核心组件的原理和源码，特别是数据湖技术（Iceberg/Paimon）的实现机制
• 深入学习C++或Java的高性能编程技巧，如内存管理、并发编程、网络IO模型等
• 了解大模型训练和推理的基本流程，以及数据在其中的作用，为面试中的前沿技术问题做准备

面试指南

• 对于项目经验类问题，可以采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰阐述项目背景、个人职责、具体行动和量化成果
• 对于技术原理类问题，可以从概念定义、核心架构、应用场景、优缺点对比等维度进行系统回答，展现知识的深度和广度
• 对于开放性问题，可以结合自己的项目经验和对行业趋势的理解，给出有逻辑、有观点的回答，并适当提问与面试官互动
• 请详细介绍一下你参与过的一个大数据项目，包括架构设计、数据流向、遇到的挑战及解决方案
• 谈谈你对数据湖技术（如Iceberg、Paimon）的理解，它与传统数据仓库相比有哪些优缺点？
• 如何优化一个慢查询？请从SQL、存储、计算引擎等层面分析
• 在分布式环境下，如何保证数据一致性和任务的高可用？
• 你对大模型技术有什么了解？你认为它会给数据研发带来哪些变化？