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校招数据科学家 - 抖音体验
北京/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历,数学、统计、计算机等相关专业优先
- 具备完备的统计学知识与娴熟的SQL技巧,具备基本的Python编程能力和机器学习/深度学习经验
- 能够将业务问题转化为用数据科学方法描述并解决的综合方案,产生并论证实际的业务影响
- 具备较强的创新性、自驱性与学习能力,严谨认真、有责任意识,能主动推动工作进展。
岗位描述
团队介绍:抖音用户体验团队成立于2018年,致力于发展业界独特技术栈,通过技术手段提升抖音及抖音系APP的用户体验,为业务发展提供技术支撑。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心,曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术,在抖音等产品建立市场地位的过程中得到充分验证,并持续关注和探索前沿技术方向。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、运筹求解、端智能、大模型训练、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域,并能够最直接、快速地推动新技术落地,带来显著业务价值。
- 1、负责抖音/飞书等多款产品的用户体验优化数据分析工作;
- 2、梳理业务逻辑,构建能够刻画业务当前状态的数据体系;
- 3、全面分析各项影响体验提升与用户使用增长的因素,结合业务方向和具体问题,给出可落地的优化方案;
- 4、通过AB实验等方式给出体验优化影响范围及程度的量化验证,用于业务决策;
- 5、探索先进的数据科学/挖掘方法并迁移至业务场景,解决疑难问题,提升结论准确性,并将有效方法发展为自动化平台;
- 6、运用AI搭建提效工具和分析能力。
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该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型:事实表在中间,维度表直接关联,维度表非规范化(有冗余) 2. 雪花:维度表进一步规范化,减少冗余但增加 join 次数 3. 选择:星型查询快(join 少),雪花存储省,一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标:留存/转化/活跃 2. 定义事件:页面浏览/点击/曝光/转化,每个事件带属性 3. 技术栈:前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层:ODS(原始)→ DWD(明细)→ DWS(汇总)→ ADS(应用) 5. 质量:埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL:有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date),查询连续登录超过 7 天的用户
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1. 思路:用 login_date 减去排名序号(ROW_NUMBER),同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL:SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调:理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
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1. 业务背景:分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法:用了什么模型/统计方法 4. 核心发现:一句话说清洞察 5. 业务影响:做了什么决策、带来了什么改变(用数字)
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
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1. 原理:分流用户到对照组和实验组,对比核心指标差异 2. 统计基础:假设检验,p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱:样本量不足、运行时间太短(未覆盖周期波动)、多重比较(同时做多组 A/B 需修正显著性水平) 4. 指标选择:北极星指标优先,避免虚荣指标
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信息来源:企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。