京东方
【2026实习生】后端开发实习生（成都）(J52996)
【2026实习生】后端开发实习生（成都）(J52996)
发布于 大约 15 小时前实习/见习
成都市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
实习与临时职位
Ai工具
Dolphinscheduler
Minio
Paimon
Seatunnel
大数据
AI 估算 · 3k–6k
实习生岗位，薪资参考成都实习市场水平，技术栈较新有加分。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2026届毕业生的后端开发实习生岗位，你将参与大数据平台的测试、运维和二次开发工作
主要涉及数据治理、数据集成等模块，使用Paimon、Flink、SeaTunnel等前沿技术栈
适合对大数据生态感兴趣、希望积累实战经验的同学
最低要求
了解大数据生态基本组件的作用：MinIO（存储）、Flink / Spark（计算）、Paimon（湖仓）、DolphinScheduler（调度）、SeaTunnel / Kafka（集成）
掌握至少一种编程语言（Java 优先，或 Python/Scala），能阅读和编写基础代码
必须会用 AI 工具（ChatGPT/Claude/Copilot/Cursor 等）辅助写代码、查文档、调试问题
工作职责
平台功能测试与验证 — 参与数据开发、数据治理、数据资产等模块的功能测试、回归测试，编写测试用例，保障平台交付质量
基础中间件与服务维护 — 参与 Paimon / MinIO / DolphinScheduler / Flink / SeaTunnel 等组件的日常运维、问题排查与调优
SeaTunnel 连接器二次开发 — 基于 SeaTunnel 框架，开发或适配新的数据源连接器（Source/Sink），扩展平台的数据集成能力
线上问题排查与定位 — 协助处理用户反馈的平台异常，定位日志、分析链路、给出修复方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：涉及Flink、Paimon、SeaTunnel等主流大数据组件，紧跟行业趋势
- 实战经验丰富：参与真实平台测试、运维与二次开发，能快速提升工程能力
- 公司平台大：京东方作为行业巨头，实习经历有背书价值，且转正机会明确
- AI工具赋能：鼓励使用AI辅助开发，契合当前技术发展潮流
- 实习薪资相对较低，且成都实习市场竞争力一般
- 运维和测试工作可能较为琐碎，需要耐心和细致
- 技术栈较多，学习曲线较陡，需要快速上手多款组件
- 适合对大数据技术有浓厚兴趣、渴望积累实战经验、愿意从底层运维和测试做起的2026届计算机相关专业学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 通过实习积累大数据平台开发和运维经验，未来可向大数据开发工程师或数据平台工程师方向发展
- 熟悉多款主流大数据组件后，可深化某一领域（如实时计算、数据湖仓或数据集成）成为技术专家
- 表现优秀者有机会转正，进入京东方集团的大数据团队，进一步参与企业级数据平台建设
- 参与大数据平台的功能测试和回归测试，编写测试用例，保障数据开发、数据治理等模块的质量
- 负责Paimon、MinIO、DolphinScheduler、Flink、SeaTunnel等中间件的日常运维、问题排查和性能调优
- 基于SeaTunnel框架进行连接器二次开发，扩展数据源集成能力
- 协助处理用户反馈的平台异常，通过日志和链路分析定位问题并给出修复方案
- 熟悉大数据生态基本组件：MinIO、Flink/Spark、Paimon、DolphinScheduler、SeaTunnel/Kafka
- 掌握Java（优先）或Python/Scala，能独立编写和调试基础代码
- 熟练使用AI辅助工具（ChatGPT、Claude、Copilot、Cursor等）进行编码、文档查阅和问题排查
申请策略
- 在面试中强调对大数据生态的理解和实际动手能力，准备一个使用AI工具解决技术问题的案例
- 了解京东方在数据方向的发展动态，思考大数据如何赋能显示制造业务
- 突出大数据相关项目经验或课程设计，特别是使用过Flink、Spark、Kafka等组件的经历
- 展示编程能力：提供GitHub链接或代码片段，强调Java/Python/Scala的熟练程度
- 强调使用AI工具辅助开发的实践，例如用ChatGPT调试代码或优化脚本
- 如果参与过开源贡献或技术博客，务必列出以体现对技术的热情
- 提前自学SeaTunnel架构和连接器开发，阅读官方文档和源码
- 熟悉DolphinScheduler调度原理和Flink SQL使用方法
面试指南
- 描述组件时采用“是什么-作用-适用场景-使用经验”的结构
- 排查问题类问题遵循“明确现象-定位日志-分析原因-提出解决方案-验证”的步骤
- 代码题先梳理思路，写出伪代码或关键逻辑，然后说明测试方法
- 请介绍一下你使用过的大数据组件，并说明它们的作用
- 如果Flink任务出现背压，你会如何排查和优化？
- 写一个简单的SeaTunnel连接器伪代码，实现从Kafka读取数据写入MinIO
- 你如何使用AI工具辅助开发？请举例说明
- 你对数据湖仓（如Paimon）的理解是什么？与传统数仓有何区别？
职位点评
63
综合评分
大厂实习、前沿大数据技术栈、薪资一般、现场办公。
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。
更适合这类人
最适合追求技术成长和实战经验的求职者，对薪资和生活方式要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展85
工作生活60
使命价值40
薪资福利
40较低
实习薪资偏低，JD未提及任何福利，补偿性动机满足度有限。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及多项主流大数据组件，能有效提升技术能力和实战经验，发展性动机满足度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、MinIO、Flink、Spark、Paimon、DolphinScheduler、SeaTunnel、Kafka、AI工具
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
仅现场办公，但成都实习通常有弹性，JD未提加班情况，生活方式满足度中等。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
40较低
京东方属于制造行业，实习岗位偏技术，社会影响力一般，意义感满足度较低。
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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