腾讯 – 腾讯云大数据TBDS-后台高级研发工程师-深圳/上海/北京 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯云大数据TBDS后台高级研发工程师，你将负责大数据平台的架构设计、开发和优化工作，包括计算引擎性能优化、分布式存储访问加速、湖仓计算引擎查询性能优化（如动态连接重排序、动态分区剪枝等），并管理优化分布式存储系统以提升存算分离场景下的数据访问性能。同时需要深入应用和优化Apache Iceberg、Apache Hudi等湖仓关键技术，提高大数据作业调度和执行效率，确保系统高可用性和稳定性。该职位要求计算机或相关专业本科及以上学历，5年以上大数据平台开发经验，精通Java/Scala编程语言，熟悉Hadoop/Spark/Starrocks等大数据技术栈，具备Spark优化技术和湖仓一体架构实践经验，同时需要良好的逻辑思维和团队合作能力，有金融行业大数据业务经验或腾讯云认证者优先。

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简历及面试建议：

在准备简历时，你需要突出展示与大数据平台开发相关的实际项目经验，特别是那些涉及性能优化和架构设计的案例。详细描述你在大数据技术栈（如Hadoop/Spark/Starrocks等）中的专业能力，以及你在解决特定技术挑战（如数据倾斜、Shuffle优化等）时采用的具体方法和取得的成果。如果你有湖仓一体架构的实际应用经验，务必重点强调，包括使用的技术（如Apache Iceberg、Apache Hudi）和实现的性能提升。金融行业相关经验或腾讯云认证也是加分项，应该明确列出。量化你的成就，比如’通过优化Spark作业将查询性能提升40%’这样的表述会大大增强简历的说服力。同时，展示你在团队协作和跨部门沟通中的能力，因为这也是职位要求中的重要部分。

面试准备时，你需要深入理解腾讯云大数据平台的技术栈和业务场景。准备详细的技术案例来展示你在Spark优化、分布式存储管理和湖仓技术应用方面的经验。面试官可能会深入询问你在性能优化过程中遇到的具体挑战和解决方案，所以准备好几个典型的案例，并能够清晰地解释你的思考过程和技术决策。同时，要熟悉Linux网络工具和TCP/IP协议栈相关的知识，可能会涉及网络性能调优的问题。在回答问题时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来组织你的回答，这能帮助面试官更好地理解你的专业能力。此外，准备一些关于腾讯云大数据产品和服务的问题，展示你对公司技术生态的了解和学习意愿。面试中保持专业但自然的态度，既要展现技术深度，也要体现团队合作和沟通能力。