京东 – 大数据开发工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

1. 负责京东零售企业级数据体系建设，包括数据体系规划、模型设计、数据开发等工作;

2. 负责相关指标的技术规划，指标开发等工作，实现零售数据指标的数据准确、口径统一、运行高效;

3. 负责B端数据能力的沉淀工作，与业务紧密配合沉淀业务的数据分析思路，通过数智化能力赋能业务持续深耕供应链领域。

职位要求：

1. 对数据仓库和指标体系有深入研究，精通数据治理体系;

2. 有超大规模数据处理经验，有较强的数据技术能力和视野，对Hadoop、hive、spark、flink、OLAP、BI工具等有较深入研究，能够根据实际项目设计数据架构并研发落地;

3. 有一定的创新能力，了解大数据行业发展动态对新技术有较强敏感性，能够结合需求及时引入适合的大数据技术;

4. 有较好的业务思维，善于结合业务和技术能力贴近业务给出可行的数据解决方案，根据业务的发展方向和阶段规划并建设相关数据能力;

5. 有较强的协同能力，能结合各方资源实现数据能力的落地。

符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。

招聘部门：

京东

工作地点：

北京

注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。

面试建议：

京东这次招聘的大数据开发工程师岗位有几个显著特点值得注意。首先，这是一个偏企业级应用的岗位，要求候选人不仅要懂技术，还要具备数据体系规划能力，这与一般的纯技术开发岗位有所不同。其次，岗位明确要求超大规模数据处理经验，这意味着面试官会特别关注你在处理海量数据时的实战经验和技术选型能力。最特别的是，这个岗位非常强调业务思维，要求能够将技术能力转化为业务价值，这在技术岗位中是比较少见的。

针对这个岗位的面试准备，我有几点具体建议。在简历中要突出展示你在企业级数据体系建设方面的经验，特别是涉及数据治理和指标体系构建的项目。面试时，准备好几个处理超大规模数据的案例，重点说明你如何选择技术方案（比如为什么用Spark而不是Hive）以及遇到的挑战和解决方案。关于业务思维部分，建议提前研究京东零售业务，准备一些如何用数据赋能业务的思路。技术问题可能会集中在数据架构设计和性能优化方面，建议复习Hadoop生态相关技术的底层原理。最后别忘了准备体现协同能力的案例，因为这是岗位明确要求的能力。