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卷到不能再卷的今天，作为一个计算机专业的同学，甚至是非计算机转行的同学，
怎么才能最大化提升自己面试通过率是大家应该思考的核心问题。
这个帖子推荐大家投【大数据研发】就是一个亲身经历的好办法。
因为我自己本身也是转专业从事这个行业，深知其中不易。
这几年各种论坛帖子层出不穷，面经笔经遍地都是，可以说你面试中将会遇到的任何一道面试题，大概率都能在网上找到原型，甚至是真实面经。
这也就导致极度内卷化，面试题背的多的人，一定更有机会比你面试通过。如果你做不到比别人更努力，那么你就只能被淘汰了。
但是，再努力刷题也不如找到一个好的坑位来的简单，换个方向，换个思路，天空真的会开阔很多，
大数据开发岗在目前整个技术岗中，真的是一个难度低，竞争小的岗位。具体的优点还有：
1. 大数据在公司中的使用越来越广，未来发展好
2. 知识相对在学校内接触少，即便转专业，大家都是同一起跑线
3. 只要稍微学习些大数据知识，就能比一起竞争的人强很多
4. 现在各个公司都很需要做大数据的人才，因此机会也不会少
5. 同样是技术岗，薪资待遇一般都不会比后台研发低
那么如果准备大数据面试呢？有几点同样需要注意：
1. 毕竟还是it研发岗， 计算机基础知识必不可少，这部分建议github 直接搜常见面试题准备。
2. 大数据岗需要对 spark flink 等基础知识有一定了解，建议进行一定的基础学习，也可以参考我的文档了解
3. 也有人叫大数据工程师是 sql boy，这样说虽然有些片面，但足以说明sql 的重要性，所以建议大家还是对sql进行一定的练习
4. 花时间修改下简历，突出一些大数据相关的实践或者实习（注意，尽量不要直接照抄网上项目，例如xxx推荐系统，真的太多了。。。）
最后，打个广告，欢迎投递我们组大数据研发岗，内推链接见文章最后。有问题欢迎在下方留言。
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职位描述
1、负责公司级的通用数据平台和分析型产品，服务于字节跳动全公司的用户产品线；
2、面向PB级超大规模数据问题，每天处理千亿增量的用户行为数据；
3、为大数据的全生命周期提供服务，覆盖数据产生，传输，建模，统计分析，实验评估，可视化的全流程；
4、构建设计良好的数据流、数据仓库、调度系统、查询引擎，数据服务、分析系统、流程规范，数据工具/产品，降低数据的使用门槛，保证系统稳定高效运行，以实现数据的最大价值。
职位要求
1、良好的 Java / Scala 编程基础；
2、对数据敏感，善于从数据中发现问题，提出假设并使用数据进行验证；
3、善于沟通，具备优秀的技术与业务结合能力；
4、对分布式计算平台有使用经验，如 Hadoop，Spark，Hive，Storm等优先。
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请务必通过上述链接投递简历
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