国际事业群IBG-后端研发实习生（8）

优缺点分析

角色解读

• 深入理解国际化外卖业务的搜广推核心链路，积累高并发、大数据量下的后端与数据工程经验
• 未来可向资深后端研发工程师、数据架构师或大数据开发专家方向发展
• 参与国际化外卖搜广推数据流转体系与实时数据研发，使用Go、Flink、Spark等技术处理海量数据
• 搭建离线实时一体化数据链路、特征仓库及指标体系，支撑算法与业务策略的快速迭代
• 与算法、产品等多团队协作，优化搜索、推荐、广告的整体效果与研发效率
• 扎实的计算机基础，熟练掌握Go、Java或Python至少一种编程语言
• 熟悉SQL及数据仓库原理，了解Flink、Spark、MQ等大数据与中间件技术
• 具备良好的问题分析与沟通能力，能关注数据质量与系统稳定性

申请策略

• 提前了解滴滴国际化外卖业务的发展现状，思考数据基建如何赋能业务增长
• 突出Go/Java/Python编程能力，以及在数据结构、算法、数据库方面的扎实基础
• 重点展示与Flink、Spark、MQ、Redis相关的项目经验，或数据仓库、ETL相关的实践
• 若有搜索、推荐、广告相关的数据链路或特征工程项目，务必在简历中详细说明
• 深入学习Flink或Spark的流式计算原理，动手实现一个简单的实时数据处理Demo
• 了解搜广推系统的基本架构，熟悉召回、排序、特征工程等基本概念

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出自己的具体贡献和技术深度
• 对于系统设计或排查问题，采用“发现问题-分析原因-制定方案-验证结果”的逻辑闭环进行回答
• 请介绍一下你使用Go/Java/Python做过最复杂的项目，遇到了什么技术难点？
• 了解Flink/Spark的流式处理机制吗？如何保证实时数据处理的准确性和时效性？
• 如果线上出现数据延迟或数据不一致，你会如何排查和解决？
• 对搜索、推荐或广告系统的数据链路有什么了解？特征和样本是如何流转的？
• 复习计算机基础（数据结构、算法、操作系统、网络），并准备几道手撕代码题
• 深入了解简历中提到的大数据组件（如Flink、Redis）的底层原理和常见应用场景