滴滴出行
数据开发与应用部-大数据研发实习生（3）
数据开发与应用部-大数据研发实习生（3）
发布于 1 天前实习/见习
实习生仅现场办公大数据
大数据
Sql
数据仓库
数据建模
数据治理
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
滴滴大数据实习，技术栈主流，成长机会好，薪资一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6K
比大数据中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 970 个在招
市场机会
选择不多
北京 · 大数据 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
这是滴滴出行数据开发与应用部的大数据研发实习生职位，主要负责国内网约车的数据建设工作，包括实时和离线数据仓库开发、数据模型设计、指标体系构建及数据治理，旨在通过数据驱动业务决策，提升决策效率与质量
最低要求
计算机或者相关专业大学本科及以上学历
熟悉SQL/Java/python等至少一种开发语言
了解hadoop/hive/spark/flink/等原理
了解数据库、范式，了解数据仓库，有使用数据库和编程语言解决实际问题的经历
有较好的学习能力，沟通表达，思路清晰，积极主动，聪明，韧性，有进取心
对数据价值探索充满热情，较强的业务理解和抽象能力，能快速分析和理解问题
工作职责
负责滴滴国内网约车数据建设，致力于数据驱动业务提升决策效率与质量
负责实时、离线数据仓库的建设，数据方案设计，模型开发，指标体系的开发和数据治理
参与技术决策，制定研发规范，完成技术选型、流程设计和技术风险评估等相关工作
负责解决项目中的问题和技术难题，线上疑难问题排查和解决
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在知名互联网公司实习，接触大规模数据和实际业务场景
- 技术栈前沿，能学习大数据处理和数据驱动决策
- 有导师指导和团队协作机会，快速成长
- 实习期间工作强度可能较大，需要快速学习新技术
- 数据涉及业务敏感，对准确性和安全性要求高
- 竞争激烈，需要展现突出能力才能获得留用机会
缺点 / 挑战
- 适合计算机相关专业、对大数据技术有热情、学习能力强、能承受一定工作压力的在校学生
角色解读
- 从实习生发展为初级数据工程师，负责具体模块开发
- 积累经验后可晋升为中级或高级数据工程师，主导大型项目
- 未来可向数据架构师、数据科学家或技术管理方向发展
- 负责网约车数据建设，通过数据驱动业务决策效率提升
- 构建实时和离线数据仓库，设计数据模型和指标体系
- 参与技术选型和规范制定，解决技术难题和线上问题
- 熟练掌握SQL、Java或Python至少一种编程语言
- 熟悉Hadoop、Hive、Spark、Flink等大数据技术栈
- 具备数据仓库设计、数据治理和业务分析能力
- 良好的学习能力、沟通能力和问题解决能力
申请策略
- 关注滴滴技术博客，了解其大数据实践
- 准备面试中可能涉及的数据设计问题和业务场景分析
- 突出SQL、Java/Python编程技能和大数据技术使用经验
- 展示数据仓库项目或相关课程作业，体现数据建模能力
- 强调学习能力和团队合作经历
- 深入学习Spark或Flink等实时计算框架
- 练习SQL优化和数据分析案例
- 了解滴滴业务和数据驱动决策的实际应用
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历，突出技术选型和成果
- 从需求分析、模型设计、性能优化等方面阐述数据仓库设计思路
- 结合实际案例说明问题排查步骤和解决方案
- 请描述你过去使用Hadoop或Spark处理数据的项目经验
- 如何设计一个数据仓库模型来支持业务分析？
- 遇到数据质量问题时，你会如何排查和解决？
- 对滴滴的网约车业务，你认为哪些数据指标是关键？
- 复习大数据技术原理，如Hadoop生态和流处理框架
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习职位薪资和福利有限，但提供行业经验。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
85较高
实习提供前沿技术学习和实际项目经验，有成长潜力。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Java、Python、Hadoop、Hive、Spark、Flink
业务类型profit_center
工作生活
50较低
未明确办公模式，实习可能需现场办公，工作强度未提及。
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
70中等
在出行行业，数据驱动业务有社会价值，但实习生角色影响有限。
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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