战略决策中心-（11）大数据研发实习生

优缺点分析

角色解读

• 技术深度路径：可以向大数据开发工程师、数仓架构师、实时计算专家方向发展
• 数据领域拓展：可以进一步学习数据分析、数据挖掘，转型为数据分析师或数据科学家
• 业务结合路径：深入理解能源等垂直领域业务，成为懂技术的业务专家或数据产品经理
• 参与公司能源业务线的离线和实时数据仓库搭建，处理海量数据
• 编写和维护ETL（数据抽取、转换、加载）流程，保证数据流转顺畅
• 梳理业务逻辑，维护数据字典，并设计数据质量监控体系，确保数据准确可靠
• 扎实的计算机基础和编程能力，至少熟练掌握Python或Java/Scala中的一门
• 熟悉数据仓库理论，理解数据分层（如ODS、DWD、DWS、ADS）和模型设计
• 熟练使用SQL进行数据查询与分析，了解大数据生态组件（如Hadoop、Spark、Flink、Hive）
• 良好的逻辑思维能力和业务理解力，能将业务需求转化为技术方案

申请策略

• 仔细阅读岗位描述，思考如何将你的技能与“能源业务”场景结合，在面试中展现你的业务思考
• 提前了解滴滴在新能源、自动驾驶等战略方向的基本信息，体现你对公司的关注和兴趣
• 突出与岗位相关的课程项目或个人项目，例如用Python/Java处理数据、设计简单数仓模型、分析数据集的项目经历
• 明确列出掌握的大数据技术栈（如Spark、Flink、Hive、SQL），并最好有实际使用案例或GitHub链接
• 强调逻辑思维、学习能力和对数据敏感的特质，可以通过具体事例说明
• 复习并巩固数据仓库理论知识，特别是分层架构和维度建模（如星型、雪花模型）
• 在LeetCode或牛客网上加强SQL练习，达到熟练解决复杂查询问题的水平
• 了解Spark或Flink的基本原理和API，可以通过官方文档和简单示例进行学习

面试指南

• 对于项目问题类问题，采用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出你的分析思路和解决问题的具体步骤
• 对于技术概念类问题，先给出清晰定义，再结合实例说明其价值，最后可以谈谈自己的理解或优化想法
• 对于业务理解类问题，从用户体验、运营效率、成本控制、战略决策等角度切入，说明数据如何支撑这些目标
• 请描述一个你用Python或Java处理数据的项目，遇到了哪些数据质量或性能问题，你是如何解决的？
• 请解释一下数据仓库中的数据分层（如ODS、DWD、DWS）是什么，有什么作用？
• 写一段SQL：假设有一张订单表，如何计算每天各城市的总订单金额和订单量？
• 你对滴滴的哪些能源业务有了解？你认为大数据在其中可以发挥什么作用？
• 复盘自己的项目经历，准备1-2个与数据开发、SQL优化相关的深度案例