大数据应用开发架构师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：成为大数据架构专家或AI架构专家，向首席架构师发展
• 业务方向：深入金融科技领域，转型为数据产品总监或技术管理者
• 跨领域：结合大模型经验，可延伸至通用AI平台建设或AI产品孵化
• 负责CDP平台的架构设计，包括标签、群体、指标等核心模块，并主导大数据应用系统的优化
• 探索大模型与大数据结合，赋能智能营销增长，推动AI技术在金融场景落地
• 设计并优化大数据技术架构，确保系统高性能、高可用，提升数据处理效率
• 精通Hadoop、Spark、Flink、Doris等大数据技术栈，具备Java、SQL、Python、Scala编程能力
• 深入理解CDP建设方法论，熟悉标签、特征、画像、实时计算等
• 掌握大模型应用技能，如GPT、BERT，并有精准营销相关经验

申请策略

• 了解京东金融的业务模式，思考如何用大数据和AI优化用户体验
• 在简历中体现数据驱动决策的思维，并准备相关项目案例
• 突出CDP平台建设经验，详细描述标签、特征、实时计算等模块的设计与落地
• 强调大数据技术栈（Flink/Spark/Hadoop）的实际项目应用和性能优化案例
• 展示大模型在营销或推荐场景的应用成果，如用户增长、转化率提升等
• 补充大模型微调、Prompt Engineering等技能，了解金融领域知识
• 深入学习Doris等新型OLAP引擎，提升数据处理架构能力

面试指南

• STAR法则：阐述项目背景、任务、行动和结果，突出技术选型和优化效果
• 对比方案：描述不同技术方案的优劣，体现架构决策能力
• 请介绍一下你主导设计的一个CDP平台的核心架构和关键模块
• 如何利用Flink实现实时标签计算？遇到过哪些挑战？
• 大模型在营销增长中有哪些应用场景？请结合案例说明
• 如何保证大数据系统的高可用和容错？
• 谈谈你对京东金融业务的理解，如何通过数据驱动增长？
• 复习Flink/Spark/Hadoop的原理和调优经验，准备性能优化案例