蚂蚁|支付宝-数据研发/分析-实习生招聘启动啦!!!

1. 开头献礼

没错,毕业6年了,我还在蚂蚁,已经连续在牛客网进行实习生招聘5年,十分感谢同学们和牛客网的支持!为了以表诚意,除了往年给大家推荐几本书外,本次增加QA部分.去年大家评论区很活跃,今年我会整体相关问题放在文章最后,为大家答疑解惑.恕我能力有限,我会尽量回答,如果部分回答不了的,我会空着,回答不保全,但绝对保真.

上来先推荐几本对数据同学帮助比较大的书籍。给有准备的你,系统化总结过去的学习知识和技能点;给没准备的你,不至于迷茫与彷徨,对数据工作有初步的了解,开始准备。

推荐书籍:

  • 《阿里巴巴·大数据之路》
  • 《华为数据之道》
  • 《腾讯大数据构建之道》
  • 《数据中台》
  • 《标签类目体系》
  • ...(如果大家度过比较好的也可以分享哈)

2. 内推亮点

部门介绍:

支付宝技术部-商家开放技术部-商家开放数据

(此处省略1000个字部门介绍,这好像不太需要介绍,都懂...)

团队工作内容介绍:

  1. 负责蚂蚁支付宝商家数据体系、商家画像、商家标签体系和解决方案建设,为业务构建稳定、有保障、可持续发展的数据基建,整体保障业务数据质量、生产效率及服务稳定性;
  2. 负责业务域核心数据体系的规划设计,制定数据服务策略,协同运营、产品、工程等探索数据智能化和产品化体系建设,促进业务增长;
  3. 结合数据服务工具/产品,提升数据研发工作效率,通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段,量化运营策略效果和价值,科学评估运营手段,为业务决策提效,灵活支撑业务的增长、创新和探索;
  4. 通过对商家行为、商家供给及核心场景的理解,建设商家经营知识库,结合大模型,构建语义化、自动化的商家助手能力。

(如果想投递网商银行数据研发,也可以联系我,具体网商银行介绍,可以看官网,主要负责贷款\存款\理财等数据资产建设,客户营销转化\风险量化等)

历年实习转正情况:

(去年团队有调整,下述只代表主管过去几年负责的团队)

从17年开始,历年校招来实习的,几乎都给予转正的offer,历年综合转正率超过80%。周一到周五:早09:30晚20:00,有事情随时可以走,不用请假,不用说明。周三、周五高效日,18:00下班,周末双休。

3. 招聘对象

国内外高校25届(202411-202510)毕业的同学

  • 联系邮箱:ruge.zxy@alipay.com,*******
  • base地:上海(陆家嘴~支付宝S空间)、杭州(西溪路~蚂蚁A空间)为主,具体高德自行搜索
  • 邮件主题统一格式备注:姓名-学校-专业大家如果感兴趣直接发简历到邮箱,官网投递简历容易进简历池,捞不到,注意命名格式
  • 私信沟通有惊喜,当前校招系统已经开放,行动起来吧!

4. 岗位要求

我相信当你们准备投数据工程师岗位的时候,大致知道这个岗位的要求是啥了,大模型和大数据都这么火了,数据应该都懂。下面简单列几条:

  1. 熟悉一门数据处理语言,如SQL、JAVA、Python等,了解接触过unix或者linux;
  2. 具备扎实的专业基础,良好的沟通能力和团队合作,逻辑清晰,主动积极,乐于面对挑战;
  3. 参与过数据处理、分析、挖掘等相关项目更好,特别是在互联网公司有相关实习经验或者实验室做数据建模相关的,了解常用数据处理技术;
  4. 对Hadoop、Hive、Hbase、Spark、Flink等分布式平台有一定框架上的了解更好,不要求平台开发;
  5. 不要求会java开发、不要求对算法很掌握,岗位偏数据分析,与此同时会参与数据中间层建设,主要工具是HADOOP平台,主要语言Hive SQL,主要理论是常用分析方法、数仓理论知识(如果一直在学校,不出去实习,这块不掌握也能理解)
  6. 重点:今年对本科学校有一定要求c具体就不说了这年头,这情况,大家都懂,没必要要了简历也是分母。

感兴趣的同学们,就可以准备简历或者私信了解了,大家加油!!(表情包放了,好像力气更大了些,哈哈哈)

#大数据招聘##蚂蚁集团##实习##数据研发##支付宝#
全部评论
抢个沙发,方便回答问题,这条评论大家不要回复,我专用来收集问题,然后回答.
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发布于 03-14 16:51 北京
普通本科没机会了
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发布于 03-16 01:16 广西
滴滴
校招火热招聘中
官网直投
可惜北京么得
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发布于 03-17 01:45 北京
双非本硕挂简历吗?
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发布于 03-18 14:02 北京
有实习吗
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发布于 03-20 19:33 广东

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#蚂蚁##实习##暑期实习#一面居然过了我很震惊。二面的话主要还是继续问论文和项目,没有专门问一些八股文,也没有手撕算法。有几个具体的问题。印象比较深的问题如下:1)说说论文中用到的数据集    baby/sports/clothing2)说说对论文中所用数据集的处理方法    对数据集没有进行特别深入的处理,开源框架已经把数据集通过统一的特征提取模型弄好了。在统一的特征嵌入之下进行的实验更能证明模型的有效性。3)说说论文中使用的代码开源框架的特点    比较新,功能齐全,收录了大量的baseline,统一了项目的文本特征嵌入和视觉特征嵌入,能够让开发者把工作重心放在模型的研发之上。4)说说pytorch和tensorflow的差别    回答不出来。tensorflow两年没用了。我记得我没在简历上写熟练掌握tensorflow啊。    请教了一下GPT4:简单来说,PyTorch以其动态图的特性和更加pythonic的接口受到很多研究人员的喜爱,而TensorFlow则以其静态图和庞大的生态系统(包括TFX、TensorBoard等)在生产环境中更加常见。此外,TensorFlow也提供了较为强大的分布式训练支持和模型部署功能。    最近太忙,后面空闲了得把tensorflow狠狠补一补。最后在反问阶段了解到问题4很重要,以前真没想过有什么差别。反问阶段了解到由于工业界中所用的各种开源框架会用不同类型的框架来写,因此熟练掌握这两个框架的语法,并且了解它们的区别实际上是非常重要的。面试体验比较好,面试小哥一直会点头进行互动。虽然我感觉我说的可能还是不是特别清晰,但这样的交互让人有一种被重视以及很舒适的感觉。
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