图计算平台研发专家-上海

优缺点分析

角色解读

• 可向图计算架构师方向发展，主导整体图平台设计与技术选型
• 也可深入图算法研究，成为金融风控等业务场景的算法专家
• 随着图技术在各行业的普及，可横向拓展至其他公司担任技术负责人或顾问
• 负责 Nebula Graph 图数据库的工程搭建、性能优化与日常运维，确保平台稳定高效
• 支撑业务中海量图数据的存储、实时查询及复杂批量分析，满足金融风控等场景需求
• 开发图计算算法（如社区发现、路径分析）并集成到业务系统中
• 针对查询性能瓶颈进行调优，包括索引设计、数据分片策略等
• 深入掌握 Nebula Graph 的特性（数据建模、nGQL、集群部署），有实际项目经验
• 图计算理论基础扎实，熟悉 BFS/DFS、最短路径、社区发现等算法
• 熟练使用 Python 和 SQL，熟悉 Spark GraphX 或 NetworkX 等计算框架工具
• 具备大规模图数据处理经验，有性能调优能力者优先

申请策略

• 关注哈啰出行的技术博客或开源项目，了解其图计算技术栈
• 准备能体现问题分析与解决能力的项目案例，特别是性能优化类
• 突出 Nebula Graph 的实际项目经验，包括架构设计、部署运维和性能调优
• 强调图算法应用案例，如金融风控中的社区发现或路径分析
• 展示大规模图数据处理（TB级）的经验，以及使用 Spark GraphX 等框架的成果
• 如果尚未精通 Nebula Graph，可学习官方文档并动手搭建集群
• 补充 SQL 性能优化和 Python 数据处理的实战能力
• 了解金融风控业务场景，提前研究图算法在该领域的应用

面试指南

• STAR 法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术选型和性能指标
• 对于优化类问题：先定位瓶颈（内存/CPU/IO），再提出针对性方案（索引、缓存、并行）
• 对算法问题：给出定义、适用场景、复杂度，并结合业务案例说明
• 请介绍你使用 Nebula Graph 的实际项目，包括架构设计和遇到的挑战
• 如何优化一个慢查询？请从索引、分片、查询语法等角度说明
• 解释 BFS 和 DFS 的区别，并说明在图数据库中的实现方式
• 描述你处理大规模图数据（TB级）时的数据分片策略
• 你如何设计一个实时图查询系统来应对高并发？