蔚来
实习实习-数据分析师
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 理工科硕士及以上学历，计量经济学，计算机学，统计学，数学，信息工程，电子工程优先
- 在机器学习与运筹优化方面有行业落地经验者优先
- 对供应链或汽车行业有一定经验者优先
- 扎实的数据分析，量化拆解及归因分析能力
- 扎实的SQL基础
- 扎实的编程基础，熟悉python（或相似的其他软件）中的scikit-learn, pyscipopt等机器学习与运筹优化的使用
- 对预测算法，特别是基于时间序列的预测算法有扎实功底且有一定行业/项目者优先
- 有强烈的责任心，强沟通能力，模型解释能力和合作精神，目标感强、思路清晰
岗位描述
- 1. 贴近业务实际现状，痛点与需求，利用自身在数据分析，数仓搭建和数据建模上的专业能力，为业务解决实际痛点，进一步提高业务效率；
- 2. 紧密与业务建立有效沟通机制，推动&团队沉淀分析架构，模型,算法库，并推动产品化及业务化持续优化；
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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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