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实习大数据开发实习生-风控
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、通信等相关专业者优先
- 熟练掌握至少一门开发语言（Java/Python/C++），具备良好编码能力与线上问题排查能力
- 熟悉Flink、Spark、Kafka、Hive、ClickHouse、HBase、ES等大数据栈中的一项或多项
- 对AI Agent、智能决策、自动化风控有兴趣，了解数据如何支撑大模型/Agent优先
- 对开源社区有过贡献者优先。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：风控工程团队聚焦抖音、今日头条等全产品黑灰产对抗工程化落地，覆盖社区安全、交易风控等多领域风险治理。依托高并发架构、大数据、大模型等核心技术，构建端云一体多层对抗体系，提供全时效基建能力；同时搭建技术情报体系，实现威胁前置预警与精准打击，并联动算法、策略团队推进技术转化，打造高效可靠的智能风控解决方案。
- 1、参与抖音、今日头条等字节跳动全系产品的风控场景数据建设与数据服务研发；
- 2、面向千亿级日增量的海量用户行为数据，参与大数据存储、计算、查询链路的设计与实现；
- 3、负责大规模实时/离线数据的接入、清洗、转换、计算与加工，搭建风控实时数仓；
- 4、结合AI Agent技术，实现数据开发、运维与分析场景的智能化、自动化，提升数据体系整体研发与运营效能。
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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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