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coolwater
编辑于 2021-07-10 00:28
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为什么你应该投大数据研发?


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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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