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校招【2027届秋招】后端开发工程师（数据平台）
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 学历与专业：2027届本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、人工智能等相关专业优先
- 编程基础：具备扎实的计算机基础（数据结构与算法、操作系统、计算机网络等），熟练掌握至少一种主流后端开发语言（如 Java / Go / Python 等），具备良好的编程习惯与工程素养
- 后端技术栈：熟悉 MySQL、Redis、Kafka 等常用存储与消息中间件，具备独立设计数据模型与处理高并发场景的能力，了解 Docker、Kubernetes 等容器化技术及微服务架构者优先
- AI 探索精神：对 AI 工具保持热诚与好奇心，能够主动探索并将 AI 工具融入日常开发流程，了解 LLM、Agent 架构或有 AI 产品相关开发经验者优先
- 综合素质：具备优秀的逻辑思维能力与问题解决能力，对数据有高度敏感性，拥有良好的沟通协作能力与团队意识，能够跨部门推动项目落地
- 加分项：热爱游戏，对游戏行业有深入理解，是重度游戏玩家者优先，有知名开源项目贡献经历、个人技术产出或 ACM/ICPC 等算法竞赛获奖经历者优先。
岗位描述
- 1. 数据产品后端研发：负责游戏数据产品（如内容洞察平台、玩家行为分析平台、运营数据看板等）的核心业务系统后端架构设计、开发与维护，保障系统的高可用、高性能与稳定运行；
- 2. AI 能力工程化落地：对接内部算法团队，负责将 AI 能力（如大模型、智能推荐等）进行工程化落地与产品功能集成，推动算法能力高效转化为用户价值；
- 3. 数据服务与架构演进：参与平台核心架构的设计与演进，设计并优化数据模型，处理高并发场景下的数据交互，保障数据接口的稳定输出；
- 4. 性能优化与系统治理：持续优化服务性能，参与线上问题排查、技术债务治理与监控体系建设，提升整体工程质量与开发效率；
- 5. 跨部门协同：与产品经理、前端工程师、数据分析师及算法团队紧密合作，深入理解业务需求，共同推进数据产品的迭代与功能落地。
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该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL：有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date)，查询连续登录超过 7 天的用户
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1. 思路：用 login_date 减去排名序号（ROW_NUMBER），同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL：SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调：理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
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1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
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1. 原理：分流用户到对照组和实验组，对比核心指标差异 2. 统计基础：假设检验，p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱：样本量不足、运行时间太短（未覆盖周期波动）、多重比较（同时做多组 A/B 需修正显著性水平） 4. 指标选择：北极星指标优先，避免虚荣指标
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