京东
校招技术方向-数据开发
北京 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 1-毕业时间:2026年10月1日至2027年9月30日期间毕业,统招本硕学历不限,本硕同级同薪
- 2-专业背景:计算机科学、信息工程、数据科学、软件工程等相关专业,负责超大规模EB级数据平台建设、数据仓库的设计、建模和开发,拥有优秀的自驱力,有志成为技术领域的领军人才
- 3-专业能力:具备扎实的计算机专业基础知识、编程基础和数据结构算法基础,熟悉SQL语言、数据分析方法,熟练掌握Java、Python、C++等中至少一项编程语言,对Hadoop、Flink、数据湖等大数据生态体系组件了解者优先
- 4-拥抱AI:熟练使用AI工具(如通用对话式AI、智能数据分析平台、AI编程助手等)辅助数据开发,有利用AI工具优化数据处理流程等相关的实践经历,对AI新技术保持好奇心,乐于主动学习并快速掌握新知识和功能,积极拥抱新技术
- 5-极客精神:怀揣技术梦想,对技术狂热,在学术攻坚、工程实践或顶级赛事中有突出成果
- 6-价值观:符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。对京东的商业模式有了解,认同京东价值观与商业价值并愿意为其长期努力。
岗位描述
1-集训&轮岗:集训&轮岗时间为半年,集训&轮岗期间的工作地包含北京、宿迁等城市。集训期间会经历超100场培训,通过集训将会完成从学生向优秀职场人的转身。轮岗期间会在客服/物流一线深入实践,同时还会在总部核心技术部门进行轮岗学习,通过轮岗学习建立对业务、技术全流程的视角和理解,有利于技术在真实数据和商业环境中的落地;
2-定岗:公司的定岗导向是“热爱、擅长、坚定”,可自由定岗至各BGBU的技术岗位,例如数据开发类、软件开发类等岗位类别,届时将结合个人志向和公司需求确认具体的部门、岗位和工作地。
1-毕业时间:2026年10月1日至2027年9月30日期间毕业,统招本硕学历不限,本硕同级同薪;
2-专业背景:计算机科学、信息工程、数据科学、软件工程等相关专业,负责超大规模EB级数据平台建设、数据仓库的设计、建模和开发,拥有优秀的自驱力,有志成为技术领域的领军人才;
3-专业能力:具备扎实的计算机专业基础知识、编程基础和数据结构算法基础,熟悉SQL语言、数据分析方法,熟练掌握Java、Python、C++等中至少一项编程语言,对Hadoop、Flink、数据湖等大数据生态体系组件了解者优先;
4-拥抱AI:熟练使用AI工具(如通用对话式AI、智能数据分析平台、AI编程助手等)辅助数据开发,有利用AI工具优化数据处理流程等相关的实践经历,对AI新技术保持好奇心,乐于主动学习并快速掌握新知识和功能,积极拥抱新技术;
5-极客精神:怀揣技术梦想,对技术狂热,在学术攻坚、工程实践或顶级赛事中有突出成果;
6-价值观:符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。对京东的商业模式有了解,认同京东价值观与商业价值并愿意为其长期努力。
你的简历匹配这个岗位吗?
上传简历,AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 设计 岗位的常见面试问题整理
请描述你的设计流程,从拿到需求到输出最终方案
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1. 理解需求:和 PM 对齐业务目标和用户场景 2. 竞品分析:同类产品怎么做的 3. 用户调研:目标用户的实际痛点 4. 低保真原型:快速验证交互流程 5. 高保真设计:视觉细节 + 组件规范 6. 开发交付:标注 + Design Token + 走查 7. 上线后复盘:数据验证设计假设
你怎么理解 Design System,以及为什么要用它
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1. Design System = 设计语言 + 组件库 + 规范文档的集合 2. 价值:保证一致性(所有页面看起来像同一个产品)、提高效率(开发-设计对齐)、可维护(改一处全局更新) 3. 核心组成:Design Token(颜色/间距/字体)、组件(按钮/表单/卡片)、模式(导航/搜索/反馈)
你的作品集中最满意的项目是哪个,为什么
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1. 选一个最有深度的,不是最漂亮的 2. 设计目标:为谁解决什么问题 3. 设计过程:展示 sketches → wireframes → final(体现思考) 4. 设计决策:为什么选这个方案而非其他 5. 结果:数据反馈(转化率/满意度/留存)
为一个老年人使用的健康监测 App 设计首页,你会考虑哪些特殊需求
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1. 可读性:大字号(≥18px)、高对比度、避免低饱和配色 2. 交互:大点击区域(≥48px)、避免双击/长按/滑动等复杂手势 3. 信息架构:只展示最核心信息(血压/心率/用药提醒),不要信息过载 4. 容错:误操作可撤销,关键操作二次确认 5. 语音输入:考虑老年人打字不便
你怎么衡量一个设计的好坏
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1. 不只是好看——设计是解决问题的工具 2. 可用性指标:任务完成率/时间/错误率 3. 商业指标:转化率/留存率/NPS 4. 主观评估:用户访谈/可用性测试中的反馈 5. 强调「设计是假设,数据是验证」
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