联想 – Staff Engineer, Data Engineering 职位分析和面试指导

职位简介：

作为Staff Engineer, Data Engineering，你将负责跨平台数据的集成、清洗与建模，确保数据高质量、高可用，并参与数据规范制定、数仓模型建设与数据治理，推动数据标准化落地。通过工具建设与流程优化，提升数据获取与分析效率，同时深入理解业务需求，协同分析师与业务团队，提供高效、可复用的数据解决方案。此外，你需持续关注数据技术前沿，探索其在数据效率提升场景中的应用。该职位要求本科及以上学历，计算机、信息管理类相关专业，3年以上数据开发经验，熟练掌握HiveSQL/SparkSQL，了解Flink等流处理工具，精通Python/Scala/Java中至少一项，熟悉ETL流程、数据仓库建设与数据治理方法，具备一定建模经验，并有良好的流程优化与自动化思维，能将复杂流程模块化、产品化。具备良好的业务理解与跨团队协作能力，能将技术手段有效落地支持业务目标。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，重点突出你在数据工程领域的实际经验和技术能力。首先，确保简历中明确列出你熟练掌握的技术工具，如HiveSQL/SparkSQL、Flink、Python/Scala/Java等，并用具体的项目或案例说明你如何应用这些技术解决实际问题。例如，描述你参与的数据集成或清洗项目，以及你在其中扮演的角色和取得的成果。其次，强调你在数据仓库建设和数据治理方面的经验，尤其是你如何推动数据标准化落地或优化ETL流程。如果有数据效率类工具或组件的开发经验，务必详细说明，这是加分项。此外，展示你的跨团队协作能力，通过具体案例说明你如何与业务团队或分析师合作，将技术手段转化为业务价值。最后，学历和专业背景也要清晰列出，确保符合基本要求。

面试时，面试官会重点关注你的技术深度和实际应用能力。准备时，确保你对HiveSQL/SparkSQL、Flink等工具有深入理解，并能举例说明你如何用它们解决数据问题。面试官可能会问及数据仓库建设或数据治理的具体案例，因此提前准备好相关项目的详细描述，包括你遇到的挑战、解决方案和最终成果。此外，面试官可能会考察你的流程优化和自动化思维，因此思考如何将复杂流程模块化或产品化，并准备好相关案例。在回答问题时，尽量用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的回答，确保清晰且有说服力。面试官还会评估你的业务理解和跨团队协作能力，因此准备一些你如何与业务团队合作、理解需求并落地技术方案的例子。最后，保持自信和专业，展示你对数据技术前沿的关注和持续学习的热情。