滴滴27届秋储-数据研发实习生（国际化-金融）

1、参与滴滴国际化数据采集、ETL、建模、开发、上线全链路数据建设工作 2、参与数据仓库ETL流程的优化及解决相关技术问题。

1、基于 Spark、Hive、Flink 等大数据组件，参与完成特征数据离线数仓分层设计、数据体系建设与模型效能报表开发，为算法模型提供可靠的数据支持 2、参与数据质量监控体系建设，设计数据校验规则，定位并解决数据异常问题，保障数据准确性与完整性 3、探索大数据技术在业务中的落地应用，参与性能优化、任务调度优化、数据治理等方向的技术攻坚。

1、参与滴滴数据中台的智能化升级与数仓建设工作，对多源数据进行整合、清洗、存储，构建面向BI分析与AI应用的高质量数据资产，满足实时、离线、湖仓一体等多样化场景需求 2、参与面向AI的数据基础设施建设，包括资产标准化、数据湖（Iceberg/Hudi）的探索与应用，驱动业务智能决策等提供高质量数据支持 3、与产品、商分、业务团队紧密协作，深入理解业务需求与智能化产品目标，提供高效、可靠的数据支持，推动数据驱动的产品改进及AI功能落地（如智能归因、个性化推荐） 4、制定和优化数据开发规范与流程，引入AI开发工具（如大模型辅助SQL生成、代码Review、自动化质检），提升团队研发效率与代码质量，建立智能化数据开发心智 5、跟踪业界最新技术动态，重点关注AI与数据技术融合趋势（如Data+AI、数据湖仓的AI增强），将成熟技术引入实际项目，持续提升数据团队的技术先进性与业务竞争力。

1、面向公司研发部门的提供稳定、高效、易用的RDS产品，负责架构和运维体系设计、研发工作 2、持续优化RDS系统稳定性、性能、成本、可用性、可扩展性、可维护性等 3、深入理解业务场景和需求，发掘和思考技术演进方向，交付结果。