前言

最近很多同学在后台问我：27届数据开发暑期实习什么时候开始？现在准备还来得及吗？

其实很多同学不知道的是：27届暑期实习已经全面启动了！！！

目前已经陆续开启招聘的公司包括：腾讯、阿里巴巴、蚂蚁集团、小米、字节等

而且和往年相比，今年一个明显的变化是：

数据开发 / 数据研发岗位 HC 其实不少。

原因其实也很简单。

在大模型时代，企业对 数据基础设施的投入反而在增加：

• AI数据底座
• 数据治理
• 数据资产化

这些都离不开 数据工程师。

但与此同时，企业对数据开发工程师的要求也在提升。

简单来说就是：岗位不少，但门槛更高了。

如果你是 27届同学，现在开始准备暑期实习，其实是一个非常好的时间点。

下面结合自己面试以及这些年带学生准备面试的经验，聊一聊：数据开发暑期实习应该怎么准备？

数据开发暑期实习准备路线

可以简单理解为：SQL + 大数据 + 算法 + AI + 项目

1、大数据技术栈

这是数据开发岗位的基础能力

常见技术栈包括：

• 离线方向：Hive、Spark、数仓建模理论
• 实时方向：Kafka、Paimon、Doris、Flink

面试中经常会问：

• Hive为什么会出现数据倾斜
• Spark Shuffle 原理
• Flink Checkpoint 机制
• 实时数仓与离线数仓区别
• 数仓分层（ODS / DWD / DWS / ADS）

2、SQL能力（面试核心）

SQL基本是 数据开发岗位最重要的一项能力

很多大厂的面试：一面和二面都会考 SQL。

常见题型包括：

• TopN
• 窗口函数
• 用户留存
• 转化漏斗
• 连续登录
• 去重问题

如果 SQL 能力很强：基本可以大幅提升一面通过率。

3、算法与数据结构

虽然数据开发不像后端那样高强度考算法，但很多公司依然会问一些基础题，例如：

• 两数之和
• 链表反转
• 二叉树遍历
• TopK问题
• 排序算法

难度一般不会特别高，但 基础必须扎实。

4、AI基础知识

现在越来越多公司开始问：

• LLM和数据的结合点
• RAG向量检索
• LangChain开发

未来很多数据平台都会变成：AI + 数据平台

• AI数据助手
• AI数据分析
• AI数据治理

所以现在很多企业开始希望招聘：既懂数据工程，又懂 AI 的工程师

5、项目经验（最容易拉开差距）

很多同学的项目其实比较类似：

• 电商数仓
• 用户画像
• 推荐系统

如果只是简单做一个数仓项目，其实很难脱颖而出。

一个好的项目通常需要：技术难点 + 业务价值。

这里给大家提供一些简历可写亮点的方向：

• 数据治理：成本优化、标准治理、质量体系建设、小文件治理、元数据管理、SLA保障、血缘追踪
• AI场景：数据智能运营、智能任务运维、自动数据分析、智能异常诊断
• 平台升级：无效链路下线、一键回刷机制、阻断自动放行、监控看板、成本控制策略
• 模型优化：计算优化、架构优化、SCD设计、数据复用、宽表设计

一个越来越明显的趋势：面试官越来越看重 AI 能力

这两年我在带学生准备面试时，发现一个明显变化：越来越多面试官会问 AI。

例如：

• 什么是 RAG
• 什么是向量数据库
• embedding 如何使用
• AI如何结合数据平台

原因其实很简单。

过去的数据平台主要是：数据仓库 + BI分析

但现在很多公司正在建设：AI数据平台

例如：

• AI数据助手
• 数据智能分析
• AI数据运营
• 智能数据问答

其实也是基于这个趋势，我设计了一个完整的 企业级 AI 数据项目：数据智能运营助手。

项目的核心技术架构包括：

• Doris
• LangChain
• RAG 检索增强
• 大模型问答

很多同学在面试中反馈：如果项目里包含 AI + 数据工程经验，其实更容易吸引面试官注意。