Senior Data Engineer

优缺点分析

角色解读

• 向数据架构师或数据平台负责人发展，主导技术战略和团队方向
• 深入数据科学或 AI 领域，结合业务场景推动数据驱动决策
• 在医疗健康行业积累 GxP 等高合规经验，成为行业专家
• 设计并实施企业级数据管道，使用 Azure、Databricks、Spark 等工具进行数据提取、转换和加载
• 推动数据平台自动化，确保基础设施和软件的高稳定性和可扩展性
• 制定数据工程标准和架构策略，主导新技术评估和集成
• 与业务和技术团队协作，将数据需求转化为可落地的技术方案
• 精通 Azure 数据生态（Data Lake、Synapse、Functions 等）和分布式计算（Spark、Databricks）
• 掌握 DevOps 和 IaC 工具（Terraform、Ansible、Azure DevOps），及容器化技术（Kubernetes）
• 具备实时数据流处理经验（Kafka、Event Hubs）和工作流管理（Airflow）
• 扎实的软件工程基础，熟悉敏捷方法和自动化测试

申请策略

• 熟悉赫力昂的品牌和业务（如 Sensodyne、Centrum），在面试中表现出对健康行业的热情
• 准备一个端到端的数据工程案例（从需求到部署），展示架构设计和落地的能力
• 突出 Azure 云平台的使用经验，特别是 Databricks、Spark、Kafka 等核心组件的项目
• 强调 DevOps 和 IaC 实践，如 Terraform、CI/CD 管道的搭建和维护
• 展示在大规模数据处理、自动化、性能优化方面的具体成果
• 提及医疗或高合规行业的经验会加分，如果没有则强调软件工程最佳实践
• 补充 Azure 数据组件（如 Synapse、Functions）的深入实践
• 学习 Kubernetes 和容器化编排，以及 Airflow 等调度工具

面试指南

• 对于架构设计题，使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），重点说明技术权衡和决策过程
• 对于技术选型题，对比不同技术的适用场景，结合具体业务需求给出理由
• 对于故障处理题，强调监控、告警、自动化恢复和事后总结
• 请描述你设计过的一个复杂数据管道，包括技术选型和挑战
• Azure 和 Databricks 在数据工程中的优缺点是什么？
• 如何确保数据平台的高可用性和可扩展性？
• 在 DevOps 环境中，你是如何实现 CI/CD 的？
• 如何处理实时数据流与批处理的混合场景（Lambda 架构）？