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校招【27届校招】数据合规培训生
广州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历，法律相关专业。通过国家法律职业资格考试优先。
- 对数据隐私合规工作有浓厚兴趣。有相关实习经验者优先。
- 积极乐观，有责任心和团队意识。专业扎实，有持续学习意识。
- 具备优秀的英语沟通和书面能力。
岗位描述
- 1、法律调研与分析：跟踪国内外数据隐私法规和监管动态，输出分析结果。
- 2、产品合规支持：协助参与隐私政策、产品页面文案、DPA等制定。参与个人信息保护影响评估（PIA）及日常合规咨询等。
- 3、合规项目支持：参与国内外重点合规项目支持，协助开展专项法律合规问题研究。
- 4、日常工作支持：负责合规台账管理，支持团队日常事务性工作。
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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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