高级数据研发工程师-【可灵AI专项】

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为AI数据领域的专家，主导复杂数据架构设计与优化
• 管理方向：向数据团队负责人或技术总监发展，带领团队攻克难题
• 业务融合：深入理解AI产品逻辑，转型为AI产品架构师或数据科学家
• 负责可灵AI产品的基础数据平台建设，包括数据仓库设计、数据资产开发与治理
• 与业务团队深度协作，提供端到端的数据解决方案，支撑AI内容生成服务的稳定与效率
• 探索利用AI技术优化数据研发流程，提升数据生产效率与业务价值
• 精通大数据生态技术：Hive、Kafka、Spark、Flink等，具备分布式系统开发经验
• 扎实的编程能力：掌握Java及前端技术，能实现工程化落地
• 了解机器学习和AI基础，有算法应用经验者优先

申请策略

• 研究快手可灵AI产品的业务方向，在简历中体现对AI内容生成场景的理解
• 准备一两个完整的项目案例，涵盖从数据采集到最终业务价值实现的全链路
• 突出大数据平台架构经验，列举具体项目中的数据仓库设计与优化案例
• 强调对分布式技术栈（Hive/Spark/Flink）的深度使用，最好有性能调优经验
• 如有AI或机器学习相关项目经历，务必展示，尤其是与数据结合的方向
• 系统梳理大数据生态核心组件的原理与最佳实践，特别是Flink、Spark Streaming
• 补充AI基础知识，了解生成式AI（如Stable Diffusion、LLM）的基本原理与应用

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目背景与个人贡献
• 技术类问题先阐述原理，再结合实际场景说明解决方案，最后总结效果
• 请描述你设计过的一个数据仓库架构，如何保证数据质量和产出稳定？
• 在Flink或Spark中如何处理数据倾斜？举例说明
• 你对AI在数据研发中的应用有何看法？是否用过相关工具提升效率？
• 如何设计一个实时数据 pipeline 来支持AI模型的训练数据更新？
• 复习大数据组件源码级别的关键机制，如Flink checkpoint、Spark Shuffle
• 准备1-2个与AI结合的数据项目案例，突出数据为模型带来的价值