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27届秋招-数据研发工程师-数据开发与应用部
27届秋招-数据研发工程师-数据开发与应用部
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Hudi
AI 估算 · 18k–28k
北京大厂校招数据岗，技术栈热门，薪资中上，竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位参与滴滴数据中台的智能化升级，负责数仓建设、数据湖探索和AI数据基础设施，为业务智能决策提供高质量数据支持
适合对大数据和AI技术融合感兴趣、希望在大平台积累实战经验的2027届毕业生
最低要求
届毕业生，本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业
有互联网公司数据开发或数据平台相关实习经验者优先;
具备扎实的编程基础，至少熟练掌握 Java/Python 中的一门语言，熟悉 Python 数据处理库（如 Pandas、NumPy）者加分
大数据技术栈：了解 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等常用组件，有实际使用经验者优先
对数据湖技术（如 Iceberg、Hudi）或 实时计算 感兴趣者加分
AI 数据能力：了解 AI 应用对数据的需求（如AI Coding、搭建AI工作流），对Claude Code、ChatGPT等大模型有深度使用经验并理解其底层原理
愿意参与构建 AI-ready 数据基础设施
学习能力强，善于沟通协作，有责任心，乐于挑战新技术，对数据与 AI 的结合有强烈好奇心
工作职责
参与滴滴数据中台的智能化升级与数仓建设工作，对多源数据进行整合、清洗、存储，构建面向BI分析与AI应用的高质量数据资产，满足实时、离线、湖仓一体等多样化场景需求
参与面向AI的数据基础设施建设，包括资产标准化、数据湖（Iceberg/Hudi）的探索与应用，驱动业务智能决策等提供高质量数据支持
与产品、商分、业务团队紧密协作，深入理解业务需求与智能化产品目标，提供高效、可靠的数据支持，推动数据驱动的产品改进及AI功能落地（如智能归因、个性化推荐）
制定和优化数据开发规范与流程，引入AI开发工具（如大模型辅助SQL生成、代码Review、自动化质检），提升团队研发效率与代码质量，建立智能化数据开发心智
跟踪业界最新技术动态，重点关注AI与数据技术融合趋势（如Data+AI、数据湖仓的AI增强），将成熟技术引入实际项目，持续提升数据团队的技术先进性与业务竞争力
优先资格
有互联网公司数据开发或数据平台相关实习经验者优先
熟悉 Python 数据处理库（如 Pandas、NumPy）者加分
有实际使用经验者优先
对数据湖技术（如 Iceberg、Hudi）或 实时计算 感兴趣者加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴数据中台业务规模大，数据场景复杂，能接触到高并发、多源数据，快速积累实战经验
- 岗位紧贴AI趋势，参与AI-ready数据基础设施建设，技术前瞻性强，职业竞争力提升快
- 大厂平台福利完善，有完善的导师制和培训体系，适合应届生成长
- 有机会与产品、商业分析团队紧密协作，提升业务理解能力
- 数据开发工作可能涉及大量沟通和需求对接，需较强的协作和业务理解能力
缺点 / 挑战
- 对技术栈要求较广，需要掌握Hadoop、Spark、Flink等多种框架，学习压力较大
- 互联网行业节奏快，可能需要应对高强度和紧急任务，工作压力不可忽视
- 适合具备扎实编程基础、对大数据和AI技术有强烈热情、愿意在互联网大平台接受挑战的应届生
角色解读
- 从数据研发工程师起步，可深入数据仓库、数据湖、实时计算等方向，成为大数据专家
- 随着Data+AI融合趋势，可转型为AI数据架构师或数据平台技术专家
- 在滴滴这样的大平台，有清晰的晋升通道，可向技术管理或架构师方向发展
- 参与数据中台和数仓建设，负责多源数据的整合、清洗和存储，构建面向BI和AI的数据资产
- 探索数据湖技术（Iceberg/Hudi）和实时计算，支持湖仓一体等多样化场景
- 与产品、业务团队协作，推动数据驱动的产品改进和AI功能落地（如智能归因、个性化推荐）
- 优化数据开发规范，引入AI开发工具（如大模型辅助SQL生成、代码Review）提升研发效率
- 扎实的编程基础，掌握Java或Python，熟悉Pandas、NumPy等数据处理库
- 了解大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Flink等，有实际使用经验更佳
- 对数据湖技术（Iceberg/Hudi）或实时计算有浓厚兴趣
- 理解AI应用对数据的需求，熟悉Claude Code、ChatGPT等大模型工具的使用
申请策略
- 关注滴滴CTO线的技术博客和招聘宣讲，了解其数据中台建设现状和技术方向
- 在投递时，可针对性阐述对数据与AI结合的理解，展现对岗位的热情
- 突出大数据相关实习经历或项目经验，尤其是数据仓库、数据管道、实时计算方面的实践
- 强调编程能力和数据处理库的使用，附上GitHub或技术博客链接展示代码能力
- 如有使用大模型工具（如ChatGPT、Claude Code）辅助开发的案例，务必提及
- 展示对数据湖技术的研究或课程设计，体现学习主动性
- 系统学习Hadoop、Spark、Flink框架，通过动手项目熟悉其实际应用
- 深入学习Iceberg/Hudi等数据湖技术，了解其原理和应用场景
面试指南
- 对于技术概念题，先给出定义，再结合实例说明，展示理解深度
- 对于项目题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述，突出个人贡献和技术难点
- 对于开放题，分点阐述，逻辑清晰，体现思考过程和解决问题的能力
- 谈谈你对数据仓库和数仓建模的理解？
- 你使用过哪些大数据组件？请描述一个你处理过的数据开发项目
- 解释一下数据湖和数仓的区别？你如何看待Iceberg和Hudi？
- 你是如何利用大模型（如ChatGPT）辅助开发或学习的？举例说明
- 如果让你设计一个实时数据管道，你会考虑哪些因素？
职位点评
70
综合评分
大厂数据研发岗，技术前沿，薪资未披露，工作强度未知。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术成长、对大数据与AI融合有强烈兴趣、能够适应互联网节奏的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
作为上市互联网大厂的校招岗位，薪资待遇有竞争力但JD未具体披露，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：18K-28K/月）
成长发展
85较高
岗位技术栈前沿，涉及数据湖和AI融合，提供良好的技能成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Hive、Spark、Flink、Iceberg、Hudi、Python、Java、Pandas、NumPy、Claude Code、ChatGPT
业务类型cost_center
工作生活
50较低
要求现场办公，未提及弹性工作，北京通勤成本较高，互联网公司工作节奏可能较快。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
岗位处于数据与AI融合的前沿领域，对行业有推动作用，但社会价值中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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