1688-数据研发-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在数据领域深耕，从数据研发工程师向数据架构师或数据专家方向发展
• 结合AI和大模型技术，转型为AI数据产品专家，推动数据智能化应用
• 在阿里巴巴体系内，有机会晋升为技术团队负责人，管理数据团队
• 负责核心业务域数据体系的规划与建设，包括数据仓库模型设计、ETL开发，以及数据产品和数据服务的构建
• 管理数据资产，保障数据质量与稳定性，构建共享数据平台，提升数据标准规范性和获取效率
• 探索Data for AI及AI数据产品，利用大模型技术优化全链路数据应用效率，推动团队技术前沿
• 扎实的数据仓库领域经验，熟悉模型设计和ETL开发，具备海量数据处理能力
• 熟悉大数据技术栈，包括数据集市设计、实时计算、数据管理、数据质量、数据服务等
• 具备自我驱动和抗压能力，良好的沟通和团队合作精神，以及一定的组织协调能力
• 对数据湖、Agent开发有经验者优先，保持好奇心，关注前沿技术

申请策略

• 了解1688业务背景，关注其数据挑战和AI应用方向
• 准备展示对数据质量和数据治理的理解，体现全局观
• 突出数据仓库模型设计和ETL项目经验，强调海量数据处理案例
• 展示大数据技术栈的掌握程度，如实时计算、数据质量等
• 如果有电商领域数据建设经验，务必重点描述
• 提及数据湖、Agent开发或大模型应用相关项目，增加竞争力
• 深入学习数据湖技术（如Iceberg、Hudi）和Agent开发框架
• 了解大模型在数据领域的应用，如NL2SQL、数据智能分析

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验，突出挑战、行动和结果
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践案例
• 对于开放性问题，展示思考过程和行业洞察
• 请描述一个你主导的数据仓库模型设计项目，如何保证数据质量？
• 如何处理海量数据下的ETL性能问题？
• 谈谈你对Data for AI的理解，以及如何利用大模型提升数据应用效率？
• 在跨团队协作中，你如何协调数据需求和业务目标？
• 你对数据湖和Agent开发有什么经验？