上一篇
个推数据开发工程师
个推数据开发工程师负责数据架构设计与处理分析，搭建维护大数据平台，运用Hadoop/Spark等技术进行数据挖掘，精通Python/SQL/NoSQL，保障数据
个推数据开发工程师的核心职责
个推（浙江每日互动网络科技有限公司）作为国内领先的数据智能服务商，其数据开发工程师岗位聚焦于海量数据处理、实时计算系统开发及数据价值挖掘，该岗位需兼顾工程实现与业务理解，主要职责包括：
| 职责模块 | |
|---|---|
| 数据处理与治理 | 设计数据清洗、转换、聚合的ETL流程 构建数据质量监控体系 优化数据存储结构（如Hive/HBase） |
| 系统开发与架构 | 开发实时/离线计算任务（Flink/Spark） 维护数仓分层架构（ODS→DWD→DWS→ADS） 保障高并发场景下的数据服务稳定性 |
| 数据分析与挖掘 | 配合算法团队完成特征工程 通过SQL/Python实现临时数据分析需求 输出AB测试、用户行为分析等报表 |
| 协作与优化 | 与产品、运维团队对接数据需求 推动数据资产标准化 优化计算资源利用率（YARN/Kubernetes） |
岗位技能要求与技术栈
硬性技能要求
- 编程语言：Java/Scala（Spark/Flink开发）、Python（脚本处理）
- 数据库：Hive/Impala（OLAP）、MySQL/TiDB（在线服务）、Redis（缓存）
- 工具链：Airflow（任务调度）、DolphinScheduler、Logstash（日志采集）
- 数仓理论：掌握Kimball维度建模，熟悉星型/雪花模型设计
- 实时计算：Flink Checkpoint机制、状态管理、Exactly-Once语义
高阶能力要求
- 性能优化：数据倾斜解决方案（RocksDB本地聚合）、UDF函数优化
- 云原生开发：熟悉Docker容器化部署，了解Serverless计算（如AWS Lambda）
- 机器学习基础：特征存储设计、模型效果评估指标（如ROC/AUC）
- 业务敏感度：理解推送场景下的转化漏斗（如点击率CTR、留存率）
技术栈对比表
| 技术领域 | 常用工具 | 个推业务场景适配 |
|---|---|---|
| 实时计算 | Flink、Kafka、RocketMQ | 用户画像实时更新、推送效果毫秒级监控 |
| 离线计算 | Spark、Hive、Atlas | 每日亿级日志的清洗与主题沉淀 |
| 数据存储 | HDFS、ClickHouse、Elasticsearch | 用户行为序列存储、多维度检索分析 |
| 任务调度 | Apache Oozie、阿里云DataWorks | 定时推送任务配置、节假日营销活动批量处理 |
典型工作场景与解决方案
场景1：推送消息效果分析
- 需求：统计某营销活动推送后的用户点击率、转化率，并定位未触达原因
- 实现路径：
- 日志采集：通过Logstash收集推送SDK的回调数据
- 数据清洗：剔除无效设备ID，补充用户标签（如地域、机型）
- 实时计算：Flink窗口函数计算5分钟粒度转化率
- 可视化：用Superset生成漏斗图，标注异常节点（如安卓11系统转化率低）
场景2：用户画像系统开发
- 挑战：日均处理PB级行为数据，要求画像延迟<1分钟
- 技术方案：
- 采用Kafka+Flink流式处理架构
- 使用Redis作为中间缓存加速特征计算
- 通过HBase存储动态特征,支持在线查询
- 优化点：
- 分区策略：按用户ID哈希分区避免热点
- 状态后端：RocksDB替代内存提升扩容能力
职业发展路径建议
纵向深耕技术
- 初级→中级：掌握Flink SQL、Spark调优（如RDD缓存策略）
- 中级→高级：主导分布式系统架构设计，研究Flink自适应调度算法
- 专家级：探索流批一体架构，推动AI与大数据融合（如强化学习用于资源调度）
横向拓展能力
- 数据产品化：将数据分析上文归纳转化为可配置的监控告警规则
- 业务协同：参与推送策略制定，用数据驱动用户分群优化
- 技术管理：负责数据团队OKR制定，推进数据中台建设
行业趋势与技能迭代
| 演进方向 | 当前重点 | 未来展望 |
|---|---|---|
| 实时化 | Flink事件时间处理、Watermark机制 | 向边缘计算延伸，实现设备端实时预处理 |
| 智能化 | Airflow任务依赖管理 | 引入AI自动生成ETL逻辑，实现零代码数据开发 |
| 云原生化 | 混合云存储（MinIO+OSS） | Serverless架构普及，按需弹性伸缩计算资源 |
| 安全合规 | 数据脱敏（Masking）、访问审计 | 隐私增强计算（如联邦学习）、GDPR合规体系构建 |
FAQs
Q1：个推数据开发工程师面试常考哪些技术点？
A：常见考察点包括：
- 场景题：如何设计日增10亿条消息的实时计数系统？需回答Kafka分区策略、Flink窗口类型选择、Redis集群部署等
- 代码题：编写Flink程序实现用户连续活跃天数统计，需使用StateRegistry管理状态
- 优化题：Spark作业执行速度慢如何解决？需从数据倾斜、Executor内核数、缓存策略等角度分析
- 业务题：如何通过用户打开推送的时间分布优化推送策略？需结合时区处理、分时段转化率对比等方法
Q2：该岗位可能面临哪些技术挑战？
A：核心挑战包括：
- 数据洪峰应对：如双十一大促期间推送量暴增，需设计削峰填谷机制（消息队列缓冲+动态扩缩容）
- 低延迟要求：用户行为反馈需在50ms内完成计算，需优化Flink任务链长度、减少RPC调用
- 多源数据融合：整合推送日志、用户属性、第三方广告数据，需解决字段对齐、码值统一等问题
- 成本控制：在保证SLA的前提下降低云资源消耗，可通过任务合并、生命周期管理
