字节跳动
实习大数据引擎研发实习生-数据平台
北京 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- 硕士及以上学位在读，计算机相关专业优先
- 熟练掌握Java或C++编程，具备扎实的计算机基础知识，包含数据结构、算法、多线程编程、I/O、操作系统等
- 熟悉Spark、Doris、Presto、Kylin、Hive、Impala、Flink、ClickHouse等主流大数据系统原理及源码优先
- 熟悉主流的OLAP引擎优化原理，如CBO（代价优化器）、向量化执行、物化视图、列式存储、Shuffle优化等优先。
岗位描述
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。
团队介绍：数据平台是字节跳动数据中台部门，为公司多业务线（包括抖音、电商、直播和生活服务等）提供一站式大数据解决方案，涵盖数据的生产、清洗、传输、建模、分析等全流程链路，提供数据开发、实验评估、画像标签、增强分析等多元场景解决能力。同时，数据平台部门也致力于把字节跳动积累沉淀的数据中台解决方案做商业化输出，让更多行业能够应用我们的产品能力构建自己的数据中台。在火山引擎上，我们提供了营销增长套件，数据中台等相关产品解决方案，为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案。
- 1、打造EB级OLAP引擎，支撑字节跳动主要产品线（如抖音、今日头条）的ETL、Ad-Hoc、湖仓分析场景；
- 2、参与以Spark、Doris等为代表的大数据引擎的内核极致优化；
- 3、参与字节跳动数据引擎的架构设计、业务场景支持、性能优化与降本、稳定性提升。
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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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