OPPO
数据开发工程师一面面经
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本篇目录
笔试时间：9.7
面试公司：OPPO
面试岗位：数据开发工程师
Q：请做一下自我介绍
Q：项目细节追问？
Q：你们工作目标是什么？
Q：数据量大概是什么规模？
Q：数据来源是什么？
Q：数据量级、数据时间范围？
Q：数据交付过程是什么样子的？
Q：你交付的链路和数据表具体是什么样？
Q：讲清楚上游原始数据，清洗转换逻辑。
Q：为什么会出现空值、重复数据？
Q：调度频率？
Q：去重具体实现思路？
Q：聚合逻辑，举实际业务场景
Q：开发过程遇到什么数据异常？如何发现？
Q：技术底座是什么，任务运行时长，性能问题与优化手段？
Q：讲讲Iceberg表原理，和传统数仓区别？
Q：聊聊AI相关，你接触的AI项目
Q：有没有做知识库、MCP相关开发？
Q：AI生成SQL不符合预期，怎么处理？
Q：如何保证AI输出结果符合标准？
Q：写AI辅助代码，提升AI产出代码质量的经验，如何降低bug概率
Q：Spark Shuffle原理，宽依赖、窄依赖
Q：UDF作用
Q：Spark Driver和Executor职责
Q：上游只有100个文件，对应100个task，下游计算很重，想要把task扩充到1000，怎么做？
Q：水位watermark是什么？
Q：你这边有什么想要提问？
A：我想了解这个岗位具体日常工作内容、部门大致人数，岗位工作中主要遇到哪些难点。
本篇目录
- 01
请做一下自我介绍
- 02
你们工作目标是什么？
- 03
数据量大概是什么规模？
- 04
数据来源是什么？
- 05
数据量级、数据时间范围？
- 06
数据交付过程是什么样子的？
- 07
你交付的链路和数据表具体是什么样？
- 08
讲清楚上游原始数据，清洗转换逻辑。
- 09
为什么会出现空值、重复数据？
- 10
调度频率？
- 11
去重具体实现思路？
- 12
聚合逻辑，举实际业务场景
- 13
开发过程遇到什么数据异常？如何发现？
- 14
技术底座是什么，任务运行时长，性能问题与优化手段？
- 15
讲讲Iceberg表原理，和传统数仓区别？
- 16
聊聊AI相关，你接触的AI项目
- 17
有没有做知识库、MCP相关开发？
- 18
AI生成SQL不符合预期，怎么处理？
- 19
如何保证AI输出结果符合标准？
- 20
写AI辅助代码，提升AI产出代码质量的经验，如何降低bug概率
- 21
Spark Shuffle原理，宽依赖、窄依赖
- 22
UDF作用
- 23
Spark Driver和Executor职责
- 24
上游只有100个文件，对应100个task，下游计算很重，想要把task扩充到1000，怎么做？
- 25
水位watermark是什么？
- 26
我想了解这个岗位具体日常工作内容、部门大致人数，岗位工作中主要遇到哪些难点。