职位描述：
1. 架构设计：负责大数据平台的整体架构设计，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节的技术选型和方案制定；
2. 系统优化：对大数据平台进行性能调优，确保在高并发、大规模数据处理场景下的高效运行，提升系统的稳定性和可靠性；
3. 技术创新：跟踪并引入最新的大数据技术趋势和工具，推动平台的技术创新和发展，如Hadoop、Spark、Flink、Kafka等；
4. 问题解决：快速定位并解决大数据平台中的复杂问题，提供技术支持，保障平台的高可用性和数据一致性；
5. 团队协作：与开发、运维、数据分析等团队紧密合作，指导和帮助团队成员完成相关技术任务，提升团队整体技术水平。
职位要求：
1. 学历背景：计算机相关专业本科及以上学历；
2. 工作经验：8年以上大数据领域工作经验，有大型分布式系统或大数据平台的实际项目经验者优先；
3. 熟悉Hadoop生态系统（HDFS、YARN、Hive、HBase等），具备丰富的集群管理和调优经验；
4. 熟练掌握至少一种大数据处理框架，如Spark、Flink，并能进行复杂的数据处理和分析任务；
5. 熟悉数据仓库建模理论和方法，有数据仓库建设经验者优先；
6. 具备扎实的Java/Scala/Python编程基础，熟悉Linux环境下的开发和调试；
7. 熟悉常见的消息队列（如Kafka）和实时数据处理技术；
8. 具备较强的逻辑思维能力和问题分析能力，能够独立解决复杂的技术问题；
9. 良好的团队合作精神和沟通能力，能够清晰表达技术观点，推动跨部门协作；
10. 加分项：
1) 有参与知名大数据开源项目的贡献经历；
2) 在大数据领域有相关的学术研究或发表过高质量论文；
3) 有金融、电商、广告等行业的大规模数据分析和处理经验；
4) 熟悉主流云计算平台上的大数据服务和工具。
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：
京东这个大数据平台研发工程师职位有几个显著特点需要特别注意。首先是异常严格的工作经验要求，8年大数据领域经验明显高于行业平均水平，这说明面试官会特别关注候选人在大型复杂系统中的实战沉淀。其次职位描述中反复出现的’大型分布式系统’和’高并发场景’等关键词，暗示着这将是个处理亿级数据量的核心平台岗位。另一个容易被忽略但至关重要的点是’数据一致性’这个技术术语，它直接指向金融级数据准确性的要求，结合加分项中提到的金融/电商行业经验，说明这个岗位很可能服务于京东金融或核心交易系统。
针对这个岗位的面试准备，建议从三个维度重点突破。技术深度方面，不要停留在工具使用层面，要准备Hadoop生态各组件的底层原理，比如HDFS的写入异常处理机制、YARN的资源调度算法等，最好能结合你经历过的真实故障案例来说明。架构设计能力会成为重要考察点，可以预先整理一套自己的大数据平台架构方法论，包括如何平衡实时与离线处理、数据一致性保障方案等。特别提醒要准备开源贡献相关经历，哪怕是小的bug修复也要详细说明过程，这对满足’技术创新’的岗位要求很有帮助。面试演示环节建议携带架构设计图或性能优化报告等可视化材料，京东的面试官往往更欣赏能用业务语言解释技术价值的候选人。
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