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实习风险策略数据分析实习生 - TikTok Shop
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读；数学/统计学/计算机相关专业等优先
- 熟练掌握数据分析技能，能够独立从复杂数据集中挖掘业务洞察、风险信号及异常模式
- 具备AI/大语言模型（LLM）应用实践经验，能够利用AI技术解决实际业务问题
- 沟通表达能力强，团队协作意识好，性格严谨细致认真
- 英语可作为工作语言，有相关风控经验优先。
岗位描述
团队介绍：TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者，通过短视频、直播等多场景连接消费者，让新奇好物畅销全球，让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区，在这里你将有机会深入国际业务场景，面向全世界商家及用户，和跨区域团队协作，共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能！
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
- 1、负责国际化电商商家风控策略的数据分析，评估平台风险问题，设计监控指标及预警机制；
- 2、挖掘国际化商家风险画像，并建立对应的模型或策略帮助风险管控；
- 3、定期输出专项数据分析和策略迭代建议，为业务提供决策依据；
- 4、针对具体的业务问题，独立设计和开发能实际解决业务问题的模型，并推动落地，解决业务问题；
- 5、与产品、运营、算法、研发等配合，推进优化方案落地执行及风险的实际管控。
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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。