蔚来
校招提前批-数据分析师
上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 数学、统计学、计算机、数据科学、网络安全、信息安全等理工科相关专业，硕士（含）以上学历，具备安全运营、数据分析相关实习或工作经验者优先。
- 具备系统化的数据分析、安全运营分析方法论，熟练掌握各类数据分析工具，能够独立完成业务数据、安全运营数据的挖掘、统计、分析与建模工作，具备扎实的数据落地应用能力。
- 具备优秀的业务洞察力和数据敏感度，逻辑思维清晰，熟悉企业安全运营、风险管控、合规管理基本逻辑，能够快速识别业务运营及安全管控中的潜在风险、漏洞与优化机会。
- 具备极强的逻辑思维能力，良好的文字功底、沟通表达及跨部门组织协调能力，能够高效联动各团队推进数据优化、安全整改、运营迭代等相关工作。
- 具备严谨细致的工作态度，对数据安全、业务合规、风险管控有较高认知，能够严格遵守数据安全管理规范，保障数据使用、运营分析全流程合规安全。
岗位描述
- 1、参与运营决策引擎及安全运营体系开发搭建工作，研究并搭建业务+安全双维度指标体系，通过数据指标监控、分析与复盘，支撑业务高效运营与安全合规决策，为运营风险管控、安全优化迭代提供数据支撑。
- 2、负责建立和完善数据科学、数据分析及安全运营数据分析体系，搭建配套分析工具、监控模板与标准化流程，规范业务数据、安全运营数据的统计口径与应用标准，提升安全运营数据分析效率与规范化水平。
- 3、结合业务发展及安全运营管理需求，独立完成各类数据专项课题分析、安全运营场景专项研判，依托数据洞察、定性定量分析、数据模型建设，精准定位业务运营漏洞、安全管控隐患、流程风险问题，同时挖掘业务优化机会、安全运营提升空间，输出可落地的优化方案。
- 4、负责日常安全运营数据监控、风险预警、异常溯源，定期输出业务运营及安全运营分析报告，复盘安全管控、运营管理中的问题，迭代优化风控策略与运营机制，助力业务安全、合规、稳定运行。
- 5、联动业务、风控、合规等相关团队，落地数据优化、安全运营整改及策略迭代工作，沉淀安全运营数据方法论与最佳实践，持续完善整体运营管控体系。
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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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