携程
数据仓库实习生(MJ035916)
数据仓库实习生(MJ035916)
发布于 大约 8 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
数据工程
Etl
Sql
大数据
数据仓库
数据分析
AI 估算 · 0k–0k
携程作为上市大厂，实习生薪资在行业中上水平，日薪200-300元，考虑到公司平台和上海生活成本，该薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为携程数据仓库实习生，你将参与离线和在线数据的采集、清洗与加载，通过专项分析为业务决策提供数据支持，并深入分析海量商户与用户数据
这是一个接触旅游行业核心数据资产、积累大数据处理实战经验的绝佳机会
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业
精通SQL，具备海量数据开发能力，至少熟悉一种主流数据库(比如MySQL/SQLServer/Oracle等)，有Hive使用经验者优先
熟练掌握Java，具有良好的编程能力和代码风格
具备快速学习能力、沟通协调能力及团队精神，有较强的责任心和学习积极性
工作职责
负责离线和在线数据的采集、清洗和加载
负责通过专项分析，输出专项分析报告，为业务决策和监控提供数据支持
负责大量商户/用户数据的分析和提炼
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程作为在线旅游巨头，数据量大，业务场景丰富，能积累宝贵的实战经验
- 数据仓库是数据领域的基础，掌握ETL、SQL等技能，职业发展空间广阔
- 实习期间可接触公司级数据平台和工具，为简历增色
- 实习生可能需要快速适应高强度的工作节奏，并处理多任务并行
- 适合对数据技术有浓厚兴趣，具备扎实SQL和Java基础，希望在大型互联网公司积累数据实战经验的在校学生
缺点 / 挑战
- 数据仓库工作可能涉及大量重复性数据清洗工作，需要耐心和细致
角色解读
- 从数据仓库实习生起步，可向数据工程师或数据分析师方向发展
- 积累海量数据处理经验后，可晋升为高级数据工程师或数据架构师
- 在携程这样的大型平台，有机会接触复杂的业务场景，未来可转向数据产品经理或数据科学家
- 负责离线和在线数据的采集、清洗和加载，确保数据质量与可用性
- 通过专项分析，输出分析报告，为业务决策和监控提供数据支持
- 对海量商户和用户数据进行分析和提炼，挖掘数据价值
- 精通SQL，具备海量数据开发能力，熟悉MySQL、SQLServer或Oracle等主流数据库
- 熟练掌握Java，具备良好的编程能力和代码风格
- 有Hive使用经验者优先，具备快速学习能力和团队协作精神
申请策略
- 在简历中明确表达对数据领域的兴趣和职业规划
- 关注携程的招聘动态，了解其数据团队的业务方向
- 突出SQL和Java的掌握程度，如相关课程项目或实习经历
- 强调数据相关项目经验，如数据清洗、数据分析或数据可视化项目
- 展示对大数据技术的热情，如自学Hive、Spark等
- 提前熟悉Hive，了解其基本操作和与SQL的差异
- 复习数据仓库基础概念，如ETL流程、维度建模
- 准备一个数据相关的小项目，展示数据分析和解决问题的能力
面试指南
- 用STAR法则回答项目经验问题，突出数据处理的思路和结果
- 对于技术概念题，先给出定义，再结合实例说明
- 对于业务理解题，展示对旅游行业和携程业务的基本认知
- 请介绍一个你使用SQL进行数据处理的案例
- 解释一下Hive和传统关系型数据库的区别
- 如何设计一个数据清洗流程？
- 你如何理解数据仓库和数据集市的区别？
- 谈谈你对携程业务数据的理解
职位点评
69
综合评分
大厂实习，技术成长快，但薪资和WLB一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和职业发展，希望在数据领域深耕的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
作为实习岗位，薪资为日薪制，但携程平台和品牌效应能提供较好的简历背书，整体补偿性中等。
薪资信号未披露（AI估算：0K-0K/月）
成长发展
85较高
该岗位能接触到海量数据处理和核心数据仓库技术，技术栈主流，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Hive、Java、MySQL、ETL
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习岗位通常要求现场办公，工作地点在携程总部，通勤便利性一般，WLB信号未提及。
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
70中等
携程作为旅游行业巨头，数据驱动业务决策，对旅游行业有积极影响，但岗位本身更偏技术实现，社会价值感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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