【职位名称】 大数据开发实习生（数据仓库方向）——27届校招实习【工作地点】 北京【职位描述】参与商业化业务的 离线数据仓库建设 ，处理 PB 级超大规模用户行为数据（千亿级日增量），覆盖数据从产生到可视化的全生命周期服务；负责数据仓库模型设计、ETL 开发及指标看板建设，优化数据流、调度系统及查询引擎，降低数据使用门槛，保障系统稳定高效运行；参与数据治理工作，提升数据质量与易用性，支撑业务分析需求，推动数据价值落地；与分析师、研发及产品团队紧密协作，总结数据研究方法论，助力业务场景的深度应用。【职位要求】基础要求 ：2027届毕业，本科及以上学历在读，计算机、数学、信息工程等相关专业优先；211 以上院校背景优先；技术能力 ：熟悉数据仓库实施方法论及体系架构，掌握 SQL 语言；至少熟练 Java、Python、Scala 等编程语言中的一种；了解 Hive、Spark、clickhouse等分布式计算工具，有大数据开发或数仓实习经验者优先；软技能 ：思路清晰，数据分析能力强，能独立分析并推动解决问题；沟通积极主动，具备良好的数理逻辑与业务好奇心；实习要求 ：每周可实习 3 天及以上，连续实习 3 个月及以上（长期实习优先）有兴趣的话私聊我发简历--简历直达hr，大量实习hc，可转正，转正比例高

后端实习中的 “好需求”，核心定义是能支撑面试深度讨论、可向外延伸多维度知识点的需求—— 本质是能让你在面试官拷打时，有足够空间展现技术积累、解决问题的能力，而非仅完成简单 CRUD。结合面试反推逻辑，具体可分为三类，且都具备 “可延伸、有讨论点” 的共性。本质上是这个需求要支撑你能给面试官吹牛逼。典型的垃圾需求：或许有的同学可能还不理解什么叫做可以吹牛逼的需求，我举一个最简单的反例，很多同学写苍穹外卖的时候，总爱把一个需求写到简历上：  基于OSS处理用户上传图片，获取OSS返回URL，实现用户远程上传图片。这就是个最典型的垃圾需求。因为你发现论代码链路，他没什么可讲的。论各种新潮技术，他也...

1.实习介绍2.介绍第一个项目(组里科研项目，面试官不太懂)3.项目遇到了哪些科研难题，如何解决4.解释项目中的“拓扑置信度”指标5.项目是用python写的，你在这一过程中遇到什么挑战6.你认为python和java相比有哪些优劣7.作为科研项目，你认为真实环境部署可能存在哪些挑战8.介绍第二个项目，为什么要用netty9.简单介绍什么是netty和底层原理10.选择这个项目练手的原因11.如果用户反映页面跳转得非常慢，该如何排查12.如果要把这两个项目和AI结合，你认为有哪些拓展点13.你认为评价大模型的优劣可以从哪些角度，平时怎么用大模型的14.为什么要转行来做java后端，不继续做网安方向15.如果导师给你一个看起来完全没有可行性的任务，你会怎么做16.平时遇到技术瓶颈，你一般会怎么做17.反问

一面（2025-4-27）：视频做题：1、在一个用户访问量激增的网站中，页面加载速度明显下降。采取哪些措施优化2、凸包算法问题3、OOM线上排查二面（2025-5-07）：自我介绍常规八股mysql与redis实习项目与个人项目AI接口调用消息中间件的使用反问：公司业务与技术栈，研发人员情况三面（2025-5-09）：自我介绍职业发展与规划对银行业务了解多少对AI的看法日常AI的使用薪资要求毕业之前能不能来实习能不能接受加班（以上凭记忆与笔记回忆）通过（薪资还可以不过没去）