数据开发工程师岗位描述： 1、负责工业数据仓库建设，包括离线模型、实时模型、数据指标、数据画像等建设工作；2、负责工业数据服务化建设，包括数据 api、数据大屏、数据产品等建设；任职资格： 1.计算机等相关专业本科以上学历。 2.熟练掌握数据仓库相关技术，包括HDFS、Spark、Hive、Presto等。3.熟练掌握实时开发技术，包括Flink、Kafkka、Hbase、ClickHouse 、Doris等；3.熟练掌握数仓建设方法，包括独立数据主题域建设能力、ETL、作业调度、质量保障等能力；  4.熟练掌握sql、python、java中至少一种编程语言。 5.有良好的业务理解能力和商业sense的优先。

自我介绍实习拷打做题：一道算法两道sql反问

1 在介绍数仓模型时大概分下面介绍数仓分层有哪些层，每一层的作用和构建原理，有哪些数据域和主题，对于域和主题是怎么划分的，数仓命名规范怎么定的，ads层主要是怎么设计的，数据怎么对外运用，数仓不能跨层依赖，dwd必须要有ods的所有字段，不能聚合操作，dws一般都是轻度聚合，比如用户和订单的聚合，ads通常不能直接来源dwd，只能从dim和dws来，dim层快照和非快照的区分2 实时任务如何做到不延迟我认为该这样答，首先确保source端消费能及时消费，要评估一下数据的QPS，然后中间计算阶段并行度要够，在规定时间需要计算完成，最后sink阶段需要及时落表，还有就是任务失败要从checkpoint拉起任务，并且消费kafka的偏移量要从最新的地方拉起，防止重复消费导致延迟，

求大佬们狠狠拷打，非常感谢