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校招深圳-数据开发工程师(J100757)
深圳市 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- -本科及以上学历，计算机、统计学等相关专业优先
- -熟练掌握SQL，熟悉Spark、Flink、Hive等大数据技术栈
- -掌握Python/Java/Scala中至少一种编程语言
- -有大数据平台开发或数仓建设相关经历者优先
- -有数据库内核、分布式存储相关经验者优先
- -了解Windows、Unix、Linux等主流操作系统原理，熟练运用系统层支持应用开发
- -技术视野开阔，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识，勇于解决难题
岗位描述
【岗位职责】
-负责大数据平台的架构设计与开发，包括数据仓库建设、数据管道搭建、数据治理等
-设计并优化大规模数据处理作业，保障数据链路的稳定与高效
-与产品、算法团队协作，为AI模型训练与业务分析提供高质量数据支撑
-推动数据中台能力建设，提升数据资产管理与复用效率
-探索AI技术在数据质量检测与智能ETL中的应用
【任职要求】
-本科及以上学历，计算机、统计学等相关专业优先
-熟练掌握SQL，熟悉Spark、Flink、Hive等大数据技术栈
-掌握Python/Java/Scala中至少一种编程语言
-有大数据平台开发或数仓建设相关经历者优先
-有数据库内核、分布式存储相关经验者优先
-了解Windows、Unix、Linux等主流操作系统原理，熟练运用系统层支持应用开发
-技术视野开阔，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识，勇于解决难题
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。