滴滴出行
27届秋招-数据研发工程师（国际化外卖）
27届秋招-数据研发工程师（国际化外卖）
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
Clickhouse
Etl
Sql
Starrocks
AI 估算 · 18k–28k
北京大厂校招，国际化业务，数据研发技术门槛高，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
参与滴滴国际化外卖业务的数据全链路建设，包括数据采集、ETL、建模和开发，使用Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术处理海量数据
你将负责优化数仓ETL流程并解决技术问题，接触前沿的AI技术应用，是技术成长迅速的校招岗位
最低要求
届毕业生，本科及以上学历，计算机或相关专业优先，具备互联网数仓实习工作经验者优先
熟悉Hadoop生态，精通Hadoop、Spark、Flink，熟悉StarRocks/Clickhouse/Doris至少一种OLAP引擎，有任务调优经验者优先
熟悉Java/Python/shell任意一门编程语言，熟练使用SQL、Excel等常用办公工具
了解常用的数据建模方法，理解数仓建模分层逻辑
了解数据治理，理解数据治理的重要性
具备快速学习能力、逻辑思维能力和团队精神，有较强的责任心和学习积极性
对AI技术有浓厚兴趣，学习能力强，对AI有持续好奇心，能够在快速变化的环境中不断探索和迭代
工作职责
参与滴滴国际化数据采集、ETL、建模、开发、上线全链路数据建设工作
参与数据仓库ETL流程的优化及解决相关技术问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 国际化外卖业务处于快速扩张期，个人影响力大，成长迅速
- 技术栈主流（Hadoop/Spark/Flink），行业认可度高，跳槽竞争力强
- 校招岗位，培养体系相对完善，有较多学习资源
- 数据处理链路复杂，对任务调优和问题排查能力要求高
- 技术更新快，需要持续学习保持竞争力
缺点 / 挑战
- 滴滴出行作为上市大厂，平台成熟，数据体量大，技术挑战丰富
- 大厂工作节奏可能较快，需要承受一定的工作压力
- 适合对大数据技术有强烈兴趣、学习能力强、愿意在大平台接受挑战的应届生
角色解读
- 数据工程师 → 高级数据工程师 → 数据架构师，技术深度不断精进
- 可横向转型数据产品、数据科学或AI工程方向，拓宽职业赛道
- 国际化业务提供全球化视野，未来有机会参与更多海外项目
- 负责国际化外卖业务的数据采集、ETL、建模、开发及上线全链路，确保数据准确及时
- 优化数据仓库ETL流程，解决数据处理中的技术难题，提升任务性能
- 使用Hadoop、Spark、Flink等大数据框架处理海量数据，支撑业务分析与决策
- 参与数据治理与建模，保障数据质量和一致性
- 熟悉Hadoop生态，精通Spark/Flink等计算引擎，掌握至少一种OLAP引擎
- 具备扎实的Java/Python/Shell编程能力，熟练使用SQL进行数据操作
- 理解数据仓库分层建模逻辑，了解数据治理体系
- 具备快速学习能力和逻辑思维，对AI技术有好奇心和探索欲
申请策略
- 面试中主动展示对国际化业务的数据挑战的理解，体现业务敏感度
- 关注滴滴校招时间线，早投递早准备，可提前联系内推
- 突出大数据相关项目经验，尤其是使用Hadoop/Spark/Flink的实际案例
- 强调实习经历中参与数据仓库建设或ETL开发的成果
- 展示SQL和编程能力，可附上代码仓库或技术博客
- 体现对数据建模和数据治理的理解，如分层设计文档
- 提前熟悉StarRocks/ClickHouse/Doris等OLAP引擎的使用和优化
- 深入复习Spark任务调优、数据倾斜解决等高频考点
面试指南
- 项目经验类问题用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出技术难点和个人贡献
- 技术原理类问题要结构化：先说概念，再讲实践，最后总结最优方案
- 开放性问题结合业务场景：从业务需求出发，体现数据价值
- 请介绍一个你使用Spark/Flink处理数据的项目，遇到了哪些问题？
- 数仓建模中如何设计分层？维度表和事实表怎么划分？
- ETL任务出现数据倾斜如何解决？
- 你对数据治理的理解是什么？在项目中如何落地？
- 为什么对AI技术感兴趣？如何将AI应用到数据研发中？
职位点评
75
综合评分
大厂校招、技术主流、成长空间大，但工作节奏可能较快。
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
最看重技术成长、喜欢挑战大数据难题的应届生，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
80较高
薪资福利较好，大厂平台稳定，但校招薪资有标准范围，未披露具体数字。
薪资信号未披露（AI估算：18K-28K/月）
成长发展
90较高
技术栈主流，涉及大数据全链路，成长空间大，且对AI技术有涉猎。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、StarRocks、ClickHouse、Doris、Java、Python、SQL、ETL
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点仅现场办公，但未提及工作强度或弹性安排，大厂可能存在加班。
工作模式仅现场办公
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
国际化外卖业务有一定行业价值，但数据工程师对业务影响相对间接，意义感一般。
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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