滴滴出行
数据开发与应用部-大数据研发实习生（MJ020637）
数据开发与应用部-大数据研发实习生（MJ020637）
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
Python/Sql
Starrocks
数据建模
数据治理
财务数据分析
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
大厂核心部门实习、技术栈主流、财务数据方向、高压高成长
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
1.0千
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 2340 个在招 · 其中数据工程 35 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是滴滴出行大数据研发部的实习岗位，主要协助财务相关的数据建设与维护工作
候选人需参与财报/管报结账支持、财务数据分析监控、业务数据稳定性保障及审计税务支持等任务
要求掌握Hadoop生态（Hive/Spark/StarRocks）及数据建模理论，具备编程与数据分析能力，硕士及以上学历优先
最低要求
深入理解常用的数据建模理论
熟悉Hadoop生态，熟悉hive，Spark、StarRocks等大数据引擎，有Spark任务调优经验
了解数据治理，理解数据治理的重要性
具备较强的编程能力和编程经验，逻辑严密，细致有耐心
具备一定的数据分析能力，具备数据敏感性和探知欲，专注数据的价值发现和转化
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
硕士以及以上学历、计算机，数学，财经相关专业
工作职责
参与滴滴各业务线财务相关的数据建设工作
参与支持各业务线财报，管报的结账工作
参与支持业务线FO做财务数据分析与业务目标监控
参与支持业务数据稳定性工作
参与支持集团审计，税务等工作
参与与三方商家的结算工作
优先资格
有财务相关知识优先
有AI分析及Coding经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托滴滴头部平台，接触海量真实业务数据，技术栈主流且先进
- 计算机/数学/财经复合背景，对数据敏感且追求严谨的硕士生
缺点 / 挑战
- 财务数据对准确性和合规性要求极高，工作容错率低，压力较大
角色解读
- 可向大数据架构师、数据平台工程师或财务数字化专家方向发展
- 负责财务域的数据仓库建设与维护，确保数据准确性与及时性
- 精通Hadoop生态组件（Spark/Hive），掌握数据建模理论与数据治理规范
申请策略
- 强调逻辑思维与细致耐心的特质，展示对数据价值的洞察力
- 突出Spark调优实战经验、数据建模项目经历及财务/金融相关背景
- 强化SQL性能优化技巧，补充数据治理（Data Governance）理论知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述技术项目，重点突出遇到的难点、解决方案及最终带来的效率提升或质量改善
- 请介绍一个你使用Spark进行性能优化的具体案例
- 如何设计一个高可用、易维护的财务数据数仓模型？
- 面对脏数据或数据不一致情况，你的排查思路是什么？
- 你对数据治理有哪些理解？在实际项目中如何落地？
- 复习Hadoop生态核心原理，准备1-2个完整的数据处理项目案例，了解基础财务知识（如三张报表关系）
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利
85较高
作为已上市的互联网巨头，提供符合市场水准的实习薪资及完善的福利体系，稳定性与补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿大数据技术与财务业务的深度融合，技术栈主流且具挑战性，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Hive、StarRocks、AI分析
业务类型cost_center
工作生活
40较低
互联网大厂节奏较快，财务结账期可能面临高强度工作，WLB相对一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
60中等
通过数据赋能业务决策，间接支持公司运营，具有一定的职业成就感，但社会直接影响力有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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