职位描述：
1.负责智能座舱实时&离线数仓的设计和建设，包括但不限于座舱相关业务数仓的模型设计、数据治理、数据稳定型和相关报表等；
2.负责智能座舱标签和画像平台的设计和研发，为座舱智能推荐、搜索等业务提供高质量、稳定的标签和特征数据，支撑策略算法迭代；
3. 基于公司的智能座舱、IoT等数据，积极探索深度学习等人工智能技术的应用，实现大数据在智能汽车行业的商业价值。
职位要求：
1. 计算机相关专业技术背景，本科及以上学历；
2. 掌握数据仓库体系架构、数据建模方法、数据治理等知识，对数据价值探索充满热情，较强的业务理解和抽象能力；
3. 能够通过数据化运营发现、分析问题和优化流程，推动数据处理流程自动化，提升团队运转效率；
4. 熟练使用Flink、Hive、Spark等离线数仓和实时数仓计算框架，并深入知晓原理；有数据湖建设经验（如Iceberg）；
5. 思路清晰，对数据敏感，有良好的沟通表达能力和跨团队协调能力，乐于寻求挑战和突破自我；
6. 具有智能交通、车联网、互联网行业经验。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市社招全职职位 ID：A4659
面试建议：
这个高级数据开发工程师职位最特殊的地方在于它专注于汽车智能座舱领域的数据应用。小米作为智能硬件和互联网服务的领先企业，对数据工程师的要求不仅限于传统的数据处理能力，更需要候选人能够将大数据技术与汽车智能化场景深度结合。 在准备面试时，你需要重点展示三个维度的能力：首先是扎实的数据工程基础，包括数仓设计、数据建模和治理经验；其次是特定技术栈的掌握程度，特别是Flink、Spark等实时计算框架的应用案例；最重要的是要准备充分的行业认知，能够清晰阐述如何将大数据技术应用于智能座舱场景。建议准备2-3个能体现你业务抽象能力和技术落地能力的项目案例，特别是涉及用户画像、智能推荐等与职位描述直接相关的经验。面试时可能会遇到场景模拟题，考察你如何设计座舱数据解决方案，提前思考几个典型业务场景会很有帮助。