数据开发与应用部-大数据研发实习生（5）

优缺点分析

角色解读

• 实习转正后可成为数据工程师，深入负责特定业务领域的数据架构与建设
• 向数据平台开发或数据架构方向发展，参与更底层的数据基础设施建设
• 结合业务理解，有机会转向数据分析或算法工程岗位
• 负责构建和维护滴滴核心网约车业务的基础数据仓库，保障数据的稳定产出
• 深入业务专题（如增长、品类），通过数据分析和数据产品开发，为业务决策提供支持
• 参与数据质量管理和数据稳定性保障，确保数据服务的可靠
• 熟练掌握SQL，用于复杂的数据查询与处理
• 熟悉大数据技术栈，至少掌握Hive、Flink、Spark中的一种，用于大规模数据处理
• 具备扎实的Java编程能力，了解常用框架和中间件，能进行数据平台相关开发

申请策略

• 研究滴滴的业务模式，特别是网约车业务的数据驱动逻辑，面试中展现业务理解
• 面试中可能考察编程题（Java/SQL）和项目深挖，准备好清晰的技术阐述
• 突出与数据相关的项目经历或建模比赛经验，展示数据思维和解决问题的能力
• 明确列出掌握的SQL、Java以及大数据框架（如Hive/Spark）技能，并附上熟练程度
• 强调快速学习能力和对数据领域的热情，符合岗位‘思维敏捷’的要求
• 系统复习和强化SQL复杂查询、窗口函数等高级用法，这是面试必考点
• 动手搭建Hive或Spark环境，完成一个小型数据分析或ETL项目，积累实践经验
• 巩固Java基础知识，熟悉常用集合框架、多线程，并了解一些Java Web框架

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目或问题解决过程
• 对于技术问题，先理清思路，再分步骤讲解，注重SQL的优化思路和代码的健壮性
• 对于业务场景设计题，从用户、流程、效率、质量等多个角度展开，体现数据思维
• 请介绍一个你过往的数据项目或比赛经历，你在其中具体负责什么，遇到了什么技术挑战，如何解决的？
• 请手写SQL实现：计算每个城市在过去7天内，每日新增的乘客数量
• 你熟悉Hive/Spark的哪些特性？请描述一个使用它们处理大规模数据的场景
• 如果让你参与构建一个‘司机增长’的数据专题，你会从哪些维度设计数据表和指标？
• 你未来的职业规划是什么？为什么选择数据开发方向？