【练习生】数据研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 实习期间积累大数据开发和AI辅助研发经验，为正式数据工程师岗位打基础
• 未来可向数据仓库架构、数据产品、AI工程等方向发展
• 使用SQL和AI Copilot工具协助完成小红书社区数据建设任务，支撑增长、搜索等业务
• 对接业务团队进行数据需求开发，包括数据加工、指标口径实现和数据可视化
• 参与数据质量监控与治理，确保数据产出的准确性和稳定性
• 扎实的SQL基础，能独立完成数据查询与分析
• 了解数据仓库基本概念，有Hive/Spark/Flink等大数据技术学习经历者优先
• 逻辑思维强，对AI有兴趣，善于沟通和主动学习

申请策略

• 投递时附上数据相关的项目或竞赛作品，展示实战能力
• 面试前了解小红书业务模式，思考数据如何支撑增长和社区生态
• 突出SQL和大数据技术相关经历，如课程项目、竞赛或实习中写过的复杂查询
• 强调数据分析或数据仓库相关项目，展示对数据质量的重视
• 如有Kaggle或天池比赛经历，务必列出展示数据处理能力
• 提前复习SQL窗口函数、数据仓库分层模型等核心知识
• 了解Hive和Spark基本用法，可通过短项目快速上手
• 熟悉AI Copilot类工具（如GitHub Copilot）可加分

面试指南

• 技术问题：先明确问题背景，再逐步拆解，写出清晰SQL或解释概念
• 行为问题：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述过往经历
• 开放式问题：体现思考深度和好奇心，结合小红书业务场景回答
• 请写一个SQL查询实现用户留存率计算
• 解释数据仓库中的星型模型和雪花模型区别
• 描述一个你处理过的数据质量问题及解决过程
• 对AI辅助数据开发有什么看法？你愿意如何使用？
• 为什么选择小红书？你对我们社区数据有什么了解？