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实习数据科学实习生（安全产品方向）-TikTok
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，统计学、数据科学、计算机科学、数学或相关专业优先
- 熟悉常用的统计分析方法，熟练使用SQL、Python/R等编程语言，了解机器学习、因果推断、A/B实验等方法原理，有数据处理和分析经验者优先
- 优秀的思维逻辑，善于分析问题和解决问题，良好的沟通协作能力，对于挑战充满热情
- 对数字敏感，对安全风险分析工作有热情，相信数据驱动的价值
- 良好的沟通能力、团队合作精神和主动意识，工作细致、有责任心，对数据安全和隐私保护有高度意识。
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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。
- 1、协助设计和维护平台内容安全与风险相关的核心指标体系，包括内容违规、用户反馈、账号风险等；参与搭建监控和异动归因体系，学习快速定位和分析安全事件；
- 2、学习运用统计科学方法，包括A/B实验、因果推断、回归分析等，协助评估各项安全策略的效果；参与实验结果分析，为业务决策提供数据支持；
- 3、在指导下针对具体业务挑战进行量化分析，运用数据挖掘技术识别潜在的优化机会；与产品、运营、算法等团队协作，将分析洞察转化为可执行的改进方案；
- 4、参与数据清洗与预处理工作，确保数据质量，为风险分析提供可靠的数据基础；
- 5、协助生成数据可视化报告和监控看板，帮助团队直观理解风险态势和策略效果；
- 6、学习并应用数据分析方法论，参与分析框架和工具的沉淀，提升个人和团队的分析能力。
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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。