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校招数据科学 - 抖音增长
北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届获得硕士及以上学位，统计学、数学、经济学、计算机、运筹学或相关专业
- 具备扎实的数据科学基础，熟悉概率统计、回归分析、实验设计、机器学习等核心方法
- 熟练使用SQL、Python/R进行数据处理、分析建模与结果验证，具备良好的工程实现能力
- 具备较强的业务理解和问题抽象能力，能够将复杂业务问题转化为可度量、可建模、可验证的数据科学问题
- 具备优秀的沟通协同能力，能推动跨团队合作并影响业务决策。
岗位描述
团队介绍：抖音增长团队（User Growth）负责抖音旗下产品的增长工作。我们帮助产品量身定做增长方案，并运用营销、产品、数据分析等方式达成业务增长目标。UG团队维护和优化一系列类似付费广告、裂变、导量等成熟的产品增长方案，并熟练将其应用到各种不同的业务中，推动业务增长；同时当发现新的增长机会时，我们也及时构建新的解决方案，帮助业务实现突破。加入 UG 团队，可以负责亿级用户产品的增长工作，掌握业界先进、第一手的增长实践。
- 1、负责增长、营销、推荐、用户运营或商业化等场景中的因果分析与增效评估，应用因果推断方法（包括但不限于PSM、DID、CUPED、Uplift Modeling等）识别业务动作带来的真实增量价值；
- 2、设计和优化A/B实验体系，包括实验方案设计、指标体系构建、样本量估计、方差缩减、实验监控、结果分析与策略归因；
- 3、结合业务目标建立增效度量框架，围绕转化、留存、收入、利润、补贴效率、用户长期价值等目标，评估策略ROI与投入产出效率；
- 4、参与建设策略优化模型，例如人群分层、优惠分配、触达策略优化、预算分配、增量利润最大化等；
- 5、参与AI+Data Science结合的智能分析Skill、评测体系等智能化能力建设，及复杂数据产品或智能分析工具的设计，推动分析能力平台化、标准化、产品化。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。