小红书【2027校招】数据与AI应用研发工程师
校招全职地点：北京 | 上海 | 杭州状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 1、本科及以上学历，计算机、软件工程、统计学、数据科学、信息管理等相关专业，成绩优异； 2、数据仓库基础扎实：理解分层建模（ODS/DWD/DWS/ADS）、维度建模、数据血缘等核心概念；SQL 能独立完成复杂多表查询，Python 熟练用于数据处理与工程开发； 3、大数据技术栈有实际使用经验：熟悉 Hive / Spark / Flink 等数据引擎，有真实项目或课程经历； 4、AI 应用有工程级理解：对大语言模型有自主学习积累，能说清楚 RAG 检索策略、Agent 工具调用…
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包括英文材料
学历+
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
数据仓库+
https://www.youtube.com/watch?v=9GVqKuTVANE
From Zero to Data Warehouse Hero: A Full SQL Project Walkthrough and Real Industry Experience!
https://www.youtube.com/watch?v=k4tK2ttdSDg
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL？简单地说，SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
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