滴滴出行
国际事业群IBG-（19）数据开发实习生
国际事业群IBG-（19）数据开发实习生
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
Ai辅助开发
Spark Sql
Sql
大数据
数据仓库
数据建模
数据治理
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
大厂核心业务线实习、AI与数仓双轨驱动、重技术成长与实战交付
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
5.0千
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 2260 个在招 · 其中数据工程 29 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位主要负责参与滴滴国际金融业务线的离线与实时数仓建设，承担数据建模、治理与质量保障工作
同时协同商分、产品及后端团队完成数据应用需求开发
此外还将探索大模型在数据研发领域的落地应用，借助AI编程工具持续提升团队研发效率
最低要求
入职要求必须是27届及之后的同学，base地在杭州西溪谷国际商务中心
熟练掌握spark sql，写复杂sql比较溜了，了解spark运行原理，了解常用的优化方法
有构建离线数仓的基本知识，有使用 AI 辅助代码生成或数据开发的实战经验，能在资深员工指导下完成开发方案的落实与实际开发交付
工作职责
参与滴滴国际金融业务离线数仓&实时数仓的建设、进行数仓的数据建模、数据治理与质量保障
与商分、产品、运营、后端研发等紧密合作，开发各类数据应用需求
AI在数仓的应用： 探索大模型（LLM）在数据研发领域的应用（如 Text-to-SQL、智能运维 Agent），利用 AI Coding 工具提升团队研发效率
优先资格
大数据类、计算机、软件工程等有代码经验的相关专业优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部出行平台海量真实业务数据，技术栈贴近工业界主流实践
- 直接参与LLM在数据研发场景的落地探索，前沿性强且具备差异化竞争力
- 配备资深员工指导，能快速积累大型数仓建设与数据治理实战经验
- 金融业务对数据准确性、一致性要求严苛，开发与测试容错率较低
- 适合计算机/大数据相关专业在校生，对数据底层原理扎实且对AI赋能研发有强烈兴趣的同学
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾传统数仓建设与AI新工具探索，技术广度与深度要求较高
角色解读
- 从数仓开发实习生逐步成长为独立负责核心数据链路的数据工程师
- 向大数据架构师或AI+数据交叉领域专家方向进阶，主导智能化数据平台建设
- 负责国际金融业务离线与实时数仓的日常开发、数据建模与质量治理
- 协同商分、产品、运营及后端团队，将业务需求转化为可落地的数据应用
- 探索大模型在数据研发场景的落地，利用AI工具优化开发流程与提升效能
- 精通Spark SQL与复杂SQL编写，深入理解Spark执行原理与性能调优手段
- 掌握离线数仓分层架构设计与数据治理方法论
- 具备AI辅助编程或数据开发实战经验，能高效利用LLM提升代码产出质量
申请策略
- 关注滴滴国际化业务线的发展动态，面试时可准备1-2个关于“如何用AI解决数据研发痛点”的思考案例
- 突出Spark SQL实战项目与复杂SQL编写能力，附执行计划优化案例
- 详细列举数仓分层设计、数据血缘管理或质量监控相关经历
- 量化展示AI辅助编码工具的使用成果与提效数据
- 深入研读Spark核心算子、Shuffle机制与常见数据倾斜解决方案
- 提前熟悉Text-to-SQL基础原理及主流AI编程助手的高效交互技巧
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果，重点突出个人贡献与量化产出
- 针对SQL优化，从执行计划分析、数据倾斜处理、索引/分区策略、资源调度等维度结构化展开
- AI应用题可结合具体数据清洗、脚本生成或异常排查场景，给出技术选型对比与风险控制方案
- 请分享一个你处理过的最复杂的SQL查询及其优化过程
- 简述离线数仓的分层架构设计思路与典型应用场景
- 你认为大模型在数据研发中有哪些潜在应用场景？如何评估其落地可行性？
- 复习Spark核心算子与内存管理机制，准备1-2个性能调优实战案例
- 梳理数仓理论（维度建模、缓慢变化维、ODS/DWD/DWS/ADS分层逻辑）
职位点评
薪资福利65
成长发展88
工作生活45
使命价值60
薪资福利
65中等
实习津贴处于杭州互联网行业中等偏上水平，但作为短期实习岗位，整体薪酬福利并非核心吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.5千/月）
成长发展
88较高
岗位深度融合传统数仓建设与前沿AI技术，提供明确的导师指导与实战交付机会，技能成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark SQL、LLM、Text-to-SQL、AI Coding、数据仓库
成长机会能在资深员工指导下完成开发方案的落实与实际开发交付
业务类型profit_center
工作生活
45较低
base地明确且未提及弹性或远程政策，通常互联网大厂实习期以现场办公为主，通勤与工作节奏需做好适应准备。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
聚焦国际金融业务数据基建与AI提效，虽侧重商业变现支撑，但通过技术驱动业务数字化仍具一定行业价值。
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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