作为一位数据仓库开发工程师，你的核心工作应该是负责把复杂的业务原始数据转变成结构清晰的信息，帮助公司做出有效的决策。这意味着，在面试的时候，面试官希望看到你对业务的理解，以及你如何将业务需求转化为数据模型的思维方式，而不仅仅是依赖于你使用了哪些工具。
那么你就要先思考自己的价值定位，你需要揣摩这家公司对于该岗位的要求是什么样的，如何去体现你的价值。你要展现出对数据生命周期的全局视角。从数据源到服务端的流转过程很重要，了解数据从业务系统（ODS）如何流向数据仓库（DWD/DWS），再到数据应用（ADS）的完整路径。
在每个环节中，你作为数仓工程师的责任是什么，例如数据接入、质量稽核、模型设计和数据服务等，这些都需要在回答面试问题时加以明确。
比如说在讨论数据质量时，把“数据质量是生命线”的意识融入你的回答，强调数据的准确性、及时性和一致性。在项目讨论中，你可以主动提及你如何在项目中保障和验证数据质量的经历，比如用数据校验、审计和监控手段来确保数据的正确性和完整性，让面试官感受到你对数据质量的极致追求。
接下来，我们聊聊你的知识体系，建立一个完整的“数仓技能金字塔”。基石层是SQL与数据库的基础能力。精通多表关联、窗口函数，并能够熟练调优SQL性能是必须的。这不只是手段，更是你开展工作的基础。此外，还需要了解ACID事务特性、隔离级别和锁机制等数据库原理，这是理解数据一致性的关键。
核心层包括数据建模理论与数据分层，你要对于维度建模尤其要精通，能够深入讲解星型模型与雪花模型之间的差异，事实表和维度表的设计原则。
这个部分在面试中通常是必考领域，理解ODS、DWD、DWS、ADS每一层的定位、来源、加工和服务对象至关重要。如果你能阐述数据仓库和数据湖的区别与联系，以及现代数据架构的结合方式，那对提升你的面试竞争力大有裨益。
不仅如此，在能力表现的层面上，ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）的开发与调度能力也是求职者必备的技能。要理解两者的区别，特别是现代数据仓库更倾向于ELT的原因。
熟悉至少一种ETL工具，如DataX、Sqoop或Kettle，了解这些工具的工作原理和数据处理。在任务调度方面，能够设计复杂依赖关系的任务调度，并使用工具如DolphinScheduler、Airflow或Azkaban都会加分。
更高层次的视野包括性能优化与数据治理的能力，能从多个维度（如数据模型、SQL写法与系统层面）来谈论性能优化方案，以及理解数据血缘、数据字典和元数据管理的重要性，都是面试时可能会考察的内容。如果你了解Hive、Spark和Flink等在大数据环境下的应用场景，更是锦上添花。
在面试时，更多的去展现你作为“数据架构师”的潜力，比如你可以说：“我是一名热爱数据的开发工程师，我的理解是数仓的核心是构建一套准确、高效、易用的数据资产体系。” 接下来，简述你的技术栈亮点，比如SQL、建模或某个ETL工具，以及你参与过的项目，让面试官感受到你有方法论的思维与实践。
最好是能够举例你过去参与过的项目，然后用DATA法则来对面试官讲述这些项目经历：
解析需求（Demand），识别业务痛点；
描述架构与模型设计（Architecture & Model），清楚说明为何采用特定的数据分层设计；
论述技术与流程（Technology & Process），涵盖ETL/ELT工具的选型、任务调度设计以及数据质量保障机制；
最后，展示成果与价值（Achievement & Value），用实际的数据提升表现支撑你的论点，比如数据产出时效提升多少，支撑了哪些报表或应用，业务效果如何等。
在技术问题的应对策略上，你需要展现自己的思维层次。例如面对场景设计题，如“请为电商业务设计一个维度模型，支持分析销售额”。这个问题可以从多个角度切入：首先识别业务过程（如“下单”），然后声明粒度（如“一个订单项”），再确定维度（时间、商品、用户、店铺等），最后确定事实（销售额、件数）。在讨论用户维度时，解决缓慢变化维（SCD）的方法也很值得提及。
如果有现场笔试的环节，SQL编程题目如“写SQL计算每个用户的最大连续登录天数”，你不仅要展示对窗口函数的熟练掌握，还需清晰地解释每步逻辑，让面试官看到你的代码思路。在性能优化方面，当被问到“一个每日运行的ETL任务越来越慢，你可能从哪些方面排查？”时，展现系统化排查路径如：数据量是否暴增、SQL执行计划是否合理、数据库负载检查，以及调度资源是否充足，这样能更好地体现你的逻辑性和工程思维。
面对技术和业务的各种问题，站稳你的立场，相信自己的能力，这是进入下一步的关键。
