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AIGC数据仓库实习生（J106792）
AIGC数据仓库实习生（J106792）
发布于 7 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据工程
数据工程
Etl
Sql
数据仓库
数据建模
数据质量
智能Bi
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
百度大厂数据仓库实习生，技术栈主流，成长性好，但实习薪资未披露，工作模式未明确。
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
5.0千
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 1420 个在招 · 其中数据工程 4 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是百度AIGC数据仓库实习生，负责数据开发与业务支持，包括ETL离线及准实时开发、数据模型分层设计与迭代、智能BI探索，以及数据链路的日常运维与质量保障
需要扎实的SQL和大数据组件基础，适合对数据仓库和AI结合感兴趣的同学
最低要求
较好的数据仓库基础理论
扎实的SQL基础，能够独立处理复杂结构数据，实现复杂场景的计算逻辑
熟悉Hive、Spark、Doris等大数据组件和原理，能够独立解决一些优化问题
学习能力强，同时具备较强的抗压能力和自驱力，有较好的沟通表达能力
工作职责
数据开发与业务支持：深入理解业务场景与数据口径，高效承接并支持业务方的数据需求，保证交付的数据准确、及时、可用
负责数据仓库ETL的离线及准实时数据开发，参与数据模型（ODS/DWD/DWS/ADS分层）的设计、建设与迭代
参与智能BI的探索与建设过程，发掘AI在数据领域的应用场景，用AI能力为业务用户提效
稳定性与运维保障：对核心数据链路提供日常运维，监控任务运行状态，及时发现并处理数据延迟、断流、异常波动等问题
负责数据质量校验（完整性、准确性、一致性），建设/完善监控告警与对账机制，降低数据事故风险
收集整理日常共性问题，沉淀排查经验，反向发现数据模型与链路中的优化、升级点，推动持续改进
效率与沉淀（加分项）：参与数据工具、脚本、通用模板的建设，提升取数与开发效率
输出技术文档、口径说明与复盘总结，推动团队知识沉淀与规范
优先资格
有数据仓库实际设计落地经验优先
有AI与数据结合经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度大厂实习背书，数据仓库核心业务场景
- 涉及AI与数据结合，紧跟技术前沿
- 完整的数据开发与运维链路，技能成长全面
- 需同时支持业务需求和运维保障，工作节奏可能较快
- 作为实习生需快速学习适应大厂工作方式
- 适合对数据仓库和大数据开发有浓厚兴趣、具备扎实SQL基础、希望在大厂积累实战经验的在校学生
缺点 / 挑战
- 要求独立解决复杂SQL和组件优化问题，有一定技术挑战
角色解读
- 可深入数据仓库与大数据开发，向资深数据工程师发展
- 有机会接触AI与数据结合的前沿应用，拓展智能BI方向
- 在百度大厂平台积累海量数据处理和业务支持经验，提升职业竞争力
- 负责数据仓库ETL开发，参与数据模型分层（ODS/DWD/DWS/ADS）的设计与迭代
- 支持业务方数据需求，保障数据准确及时，并参与智能BI探索，将AI应用于数据场景
- 对核心数据链路进行日常运维监控，处理数据延迟、异常等问题，建设数据质量校验与告警机制
- 扎实的SQL基础，能处理复杂计算逻辑
- 熟悉Hive、Spark、Doris等大数据组件及原理
- 具备数据仓库理论基础，了解分层建模
- 较强的学习能力、抗压能力和沟通能力
申请策略
- 关注百度技术文化，了解其数据产品（如百度统计、智能BI等）
- 在简历中体现学习能力和抗压能力，附上相关经历
- 突出SQL能力，如复杂查询、性能优化案例
- 展示大数据组件（Hive/Spark等）使用经验，课程项目或实习均可
- 如有数据仓库分层建模经验，务必强调
- 体现AI与数据结合的探索或学习经历（如机器学习/数据分析项目）
- 提前熟悉Hive/Spark基本操作和原理
- 复习数据仓库分层理论，了解ODS/DWD等概念
面试指南
- 对于技术问题，先说明思路，再举例实践，强调解决问题过程
- 对于场景题，按“定义问题-分析原因-解决方案-结果验证”框架回答
- 对于开放题，结合个人经历和行业趋势，展现思考深度
- 请介绍一个你使用SQL解决复杂数据问题的案例
- Hive和Spark的区别是什么？如何优化Hive查询？数据仓库分层（ODS/DWD/DWS/ADS）的作用是什么？如果数据任务出现延迟，你会如何排查？你对AI在数据领域的应用有什么想法？
- 复习SQL高级语法和常见优化技巧
- 熟悉Hive/Spark/Doris的基本操作和架构原理
- 准备1-2个数据相关项目，能清晰讲述背景、工作和成果
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值75
薪资福利
70中等
实习岗位薪资未披露，但百度大厂平台对职业发展有背书作用；福利方面JD未提及，稳定性一般。
薪资信号未披露（AI估算：4.3–6.5千/月）
成长发展
85较高
涉及数据仓库、大数据组件及AI与数据结合，技术栈主流且有前沿性；大厂环境通常有较多学习资源，但JD未明确培训晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Hive、Spark、Doris、ETL、数据仓库、AI
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD未提及办公模式、加班或WLB信息，工作地点在北京市海淀区科技园区，通勤便利性需自行考量。
工作模式未明确
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
百度作为科技企业，在数据与AI结合领域有探索性，但JD未明确社会价值或使命描述；行业属于成熟互联网，AIGC为新兴方向。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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