职位描述：
1. 承担商业化场景下PB级数据的业务数仓和算法数仓搭建工作
2. 面向业务分析诊断等复杂场景构建湖仓一体的OLAP查询解决方案，提升数据查询效率
3. 深入钻研大数据底层框架、优化数据架构，提升数据计算和存储效率;
4. 对高度复杂的数据链路进行治理，完善数据质量保障和成本控制能力
职位要求：
1. 计算机相关专业，本科及以上学历， 5年以上生产项目开发经验；
2. 熟练掌握spark/fink、hadoop、paimon、doris、kafka等一种以上大数据开发组件;
3. 熟练掌握java、scala、sql等-种以上编程语言;
4. 熟悉doris、clickhouse等OLAP查询引擎，有应用和优化经验优先;
5. 具备出色的编程能力、优秀的逻辑思维能力、良好的沟通能力和团队协作能力。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市 ID：A37728
面试建议：
小米商业化数据开发岗位对候选人的技术要求非常明确且具有挑战性。这个职位不仅要求扎实的大数据技术功底，更需要候选人在商业化场景下处理PB级数据的实战经验。面试官会特别关注你在数据仓库架构设计、查询性能优化以及数据治理方面的具体项目经验。商业化数据的特殊性决定了候选人需要同时具备技术深度和业务敏感度，能够理解数据如何驱动商业决策。 建议在面试前重点准备三个方面的内容：首先梳理你参与过的大型数据仓库项目，特别是涉及性能优化和架构改进的部分，准备用STAR法则讲述具体案例；其次要深入理解商业化数据的特性，比如用户行为分析、广告效果评估等典型场景；最后要对小米的商业化业务做些基础调研，了解其广告平台、电商等主要变现渠道。技术方面要重点复习spark优化、OLAP引擎调优等高频考点，准备好演示你如何解决过复杂的数据性能问题。