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数据开发工程师面试题库
面向数据开发工程师相关面试，围绕SQL、数仓分层、HDFS、Spark、数据开发等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。
全部题目 42 道题
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针对这个问数Skill，你做了哪些优化？
考察候选人在问数（自然语言转SQL）场景下的优化经验，包括准确性、性能、用户体验等方面的改进。27
从元数据、链路搭建，AI完成数据校验，人工只把控输入输出，AI写SQL建表、调优链路。这种模式是否已经落地？
考察候选人对AI在数据开发中应用现状的理解，以及评估自动化模式落地可行性的能力。28
请描述你在SQL调整和报表预处理优化方面的具体工作。
考察候选人SQL优化和报表预处理的实际经验与深度。29
实际工作中有没有处理过更大体量的数据？比如Spark这一类的，这方面有没有经历过？
考察候选人处理大规模数据（如Spark）的实际经验与理解深度。30
SQL编写题：有一张用户订单表，统计每个用户最近一次的下单时间，并且每个用户只保留最近一条记录。如果写SQL，大概从哪个思路去写？有哪些方式可以实现？
考察SQL编写能力，特别是窗口函数和分组取最新的思路。31
算法思路题：给你一个字符串，统计每一个字符出现的次数，大概的思路是什么？
考察基础算法思维和数据结构应用。32
场景设计题：运营提临时看数或排查指标下降的工单，很多数据没有前端看板，需要开发手写SQL查数给运营；目前只有通过AI生成建议SQL、人工确认的半成品工具。如果要做成类似你排障Agent的系统（运营提业务指标问题→AI识别意向、匹配底层十几张表、生成SQL查数、分析给出结论，运营不满可二次对话追问）：从你的视角来看，这跟你原来的AI排障Agent相似度在哪？如果让你去做，你会从哪些视角、分几步怎么去做？如果由你专项一个人来做（从初步查数到多轮对话），你预期大概需要多长时间？
考察系统设计能力、AI应用经验以及项目规划能力。33
请先做一个自我介绍，并说明你的经历与这个数据开发岗位的匹配点。
了解候选人的整体背景、表达条理，以及其经历与数据中台/数据开发岗位的匹配度。34
请挑一个含金量最高的竞赛经历，说明你主要负责的部分和你的贡献。
通过竞赛经历考察候选人的实际参与深度、技术贡献和结果意识。35
请讲一下ODS、DWD、DWS、ADS每一层的职责，并结合项目说明数据在各层的流转。
考察候选人对数仓分层架构的理解是否准确，以及能否结合实际项目说明数据流转。36