小米
后端开发实习生(数据表与调度方向)
后端开发实习生(数据表与调度方向)
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据工程
数据工程
Clickhouse
Dolphinscheduler
Go
Sql
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
核心业务实习岗，技术栈前沿、成长空间大，需现场办公且对实习时长有明确要求。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5千
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 5770 个在招 · 其中数据工程 12 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责数据表设计、数据抽取加工及调度策略落地，保障数据链路的高效与稳定
你需要与算法团队紧密协作，优化计算资源并搭建监控告警机制，是连接数据与算法的核心桥梁
最低要求
本科及以上在读学生，计算机科学与技术、软件工程、大数据技术、电子信息、自动化等相关专业，2027届及以后毕业生优先
熟练掌握SQL语言，具备扎实的数据库表设计基础，熟悉MySQL、PostgreSQL等至少一种关系型数据库，了解ClickHouse、Doris等OLAP数据库者优先
掌握Python/Java/Go中至少一门编程语言，能够独立编写数据加工、任务调度相关脚本，具备基础的Linux系统操作与问题排查能力
了解数据调度工具（如Airflow、DolphinScheduler）或有定时任务开发、批处理作业开发经验，具备基础的运维意识与故障排查思维
具备良好的需求理解能力与沟通协作能力，能够快速对齐算法侧诉求，逻辑清晰，做事严谨细致，责任心强
实习保障：每周可到岗4天及以上，实习周期不少于3个月，可长期实习者优先
工作职责
数据表设计与数据建模：结合算法需求与业务场景，负责秒级信号原始数据、特征中间表、算法结果表的结构设计、分层建模与规范制定，构建清晰可复用的数据表体系，保障数据的一致性、可读性与查询效率
数据抽取与加工开发：负责多源原始信号数据、业务数据的抽取、清洗、转换、落库全流程开发，编写数据加工脚本与处理逻辑，完成数据标准化、聚合与分流，为算法侧输出高质量的合规数据集
调度策略设计与落地：设计并配置数据任务的调度规则与依赖关系，搭建全链路数据调度体系，保障数据加工、表更新的时效性与准确性
适配算法任务的运行节奏，动态调整调度策略
计算资源协调与优化：对接计算与存储资源池，根据数据量级、任务优先级合理调配资源，优化数据作业的执行效率与资源成本
配合算法任务排期，保障核心计算任务的资源供给
作业监控与运维保障：搭建数据作业的监控告警机制，负责日常调度作业的巡检、故障排查与应急修复，及时处理数据延迟、任务失败、资源异常等问题，保障数据链路稳定运行
跨团队协同迭代：与算法实习生紧密配合，对齐数据需求、表结构规范与交付节奏
根据算法迭代与业务反馈，持续优化数据表设计、加工链路与调度方案
优先资格
具备汽车领域相关知识，了解车载信号、车联网、汽车电控等相关业务场景
有Spark、Flink、Kafka、Hive等大数据组件使用经验，了解秒级/实时数据处理流程
有数据仓库建模、数据治理、元数据管理相关项目或实践经验
了解算法工程化、特征平台相关知识，有与算法团队协作的项目经历
熟悉Prometheus、Grafana等监控工具，能够搭建基础的作业监控告警体系
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入接触秒级信号处理与车联网业务场景，能积累稀缺的汽车智能化数据工程经验
- 与算法团队紧密协作，有助于理解算法工程化落地流程，拓宽技术视野
- 头部科技企业能提供完善的大数据技术栈与规范的工程实践指导
- 适合对大数据处理、数据仓库建模及算法工程化感兴趣，且具备较强逻辑思维与责任心的计算机相关专业在校生
缺点 / 挑战
- 需要处理多源异构数据与复杂的调度依赖，对逻辑严密性与故障排查能力要求较高
- 秒级数据的时效性要求高，可能会面临一定的运维压力与突发故障处理挑战
角色解读
- 初期可快速积累大数据组件与数据仓库建模的实战经验，夯实数据工程基础
- 未来可向高级数据工程师、数据架构师或算法工程化方向发展，成为数据与算法的桥梁
- 负责数据表结构设计与分层建模，构建清晰可复用的数据表体系，保障数据查询效率
- 开发数据抽取、清洗、转换与落库的全流程脚本，为算法团队提供高质量的数据集
- 设计并配置数据任务调度规则，搭建监控告警机制，保障数据链路的时效性与稳定性
- 扎实的SQL功底与数据库表设计能力，熟悉MySQL/PostgreSQL及ClickHouse等OLAP数据库
- 熟练掌握Python/Java/Go至少一门语言，能独立编写数据加工与调度脚本
- 了解Airflow/DolphinScheduler等调度工具，具备基础的Linux操作与运维排查能力
申请策略
- 了解小米汽车或车联网业务的基本背景，面试时若能结合车载信号场景思考数据设计，将大幅加分
- 突出SQL调优、数据仓库建模或ETL开发的项目经验，展示处理海量数据的能力
- 强调使用Python/Java编写自动化脚本或调度任务的经验，体现工程落地能力
- 若有Spark/Flink等大数据组件或Prometheus/Grafana监控工具的使用经验，务必重点展示
- 提前熟悉Airflow或DolphinScheduler的调度配置，了解DAG依赖设计
- 复习ClickHouse/Doris等OLAP数据库的特性与查询优化技巧
面试指南
- STAR法则：针对项目经验题，按情境、任务、行动、结果的结构回答，突出你解决的具体技术难点
- 排查逻辑框架：针对故障排查题，按照‘监控告警发现 -> 日志定位 -> 资源/依赖分析 -> 修复与复盘’的链路回答
- 请描述一个你参与过的数据表设计或ETL开发项目，你是如何保证数据一致性和查询效率的？
- 如果数据调度任务出现延迟或失败，你的排查思路和应急处理流程是什么？
- 在ClickHouse或Doris中，如何设计表结构以优化秒级数据的查询性能？
- 你如何理解数据工程与算法团队之间的协作？在过往经历中如何对齐需求与交付节奏？
- 复习数据仓库建模理论及常见的大数据组件原理
- 准备能体现你严谨细致、责任心强及跨团队沟通能力的实际案例
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
作为实习生岗位，薪资按日薪折算，符合一线城市互联网实习津贴的市场平均水平，能满足基本生活需求。
薪资信号未披露（AI估算：4.35–6.53千/月）
成长发展
85较高
岗位涉及数据建模、调度策略及与算法团队协作，能接触到前沿的大数据组件与车联网业务，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Java、Go、ClickHouse、Doris、Airflow、DolphinScheduler、Spark、Flink、Kafka、Prometheus、Grafana
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求每周到岗4天及以上，实习周期不少于3个月，属于典型的现场办公实习，WLB取决于具体团队节奏，JD未明确说明。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位服务于汽车智能化与算法工程化，属于当前高速发展的新能源与智能网联汽车赛道，具有较强的行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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