数仓开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向数据架构师方向发展，主导企业级数据体系设计
• 也可转向大数据平台开发或数据产品经理，拓宽技术与管理能力
• 接触前沿技术（如实时计算、数据湖），成为技术专家或团队负责人
• 负责离线与实时数据仓库的模型设计、ETL开发及日常维护，确保数据准确性和时效性
• 参与数据仓库基础设施和平台建设，梳理业务过程，构建企业级数据仓库
• 负责数据产品的数据模型设计及落地，并跟踪大数据新技术进行应用
• 精通Java、Python、SQL编程，具备优秀的编程习惯
• 熟练掌握Hadoop/Hive/Spark/StarRocks/Doris等大数据组件，有实际优化经验
• 熟悉DolphinScheduler任务调度，了解DataX、SeaTunnel等数据集成工具
• 深入理解数据仓库建模理论（维度建模、事实建模），并有丰富实战经验

申请策略

• 关注百胜的业务数据特点（餐饮连锁），准备相关行业理解
• 提前了解公司现有数仓架构（如分层、主题域），在面试中展示匹配度
• 突出数仓建模项目经验，尤其是实时数仓和离线数仓的完整实现
• 详述大数据组件（Hadoop、Spark、Flink等）的使用和优化案例
• 展示Java/Python/SQL编程能力，以及DolphinScheduler、DataX等工具使用经历
• 强调数据质量管理和问题排查的实战经验
• 补充Flink/Spark streaming的实时处理项目经验
• 学习StarRocks或Doris的物化视图、查询优化等高级特性

面试指南

• STAR法则：描述场景、任务、行动和结果，突出个人贡献和技术难点
• 比较式回答：对比不同技术方案的优劣，展示技术选型能力
• 实战案例：用具体项目数据说明优化效果（如查询时间从X降到Y）
• 请介绍一个你主导的数仓建模项目，包括模型设计和ETL流程
• 如何优化一个慢查询Hive任务？请举例说明
• 实时数仓中的Lambda架构和Kappa架构有什么区别？你如何选择？
• DolphinScheduler的调度原理是什么？如何进行任务依赖管理？
• 数据质量中如何处理脏数据？有什么检测和修复机制？