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实习数据科学实习生-中国交易与广告
杭州 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机/统计学/数学等相关专业优先
- 有数据科学或策略分析等相关实习经验
- 精通SQL、Python，具备海量数据处理能力，能够独立完成从指标体系搭建到归因模型构建的全链路工作
- 精通AB Test及实验设计方法论，具备处理网络溢出效应、样本偏差等复杂场景的实战经验，熟练掌握因果推断方法（如RCT、DID、IV等）和常用机器学习模型，重点在于利用模型进行业务解释与决策建议
- 具备敏锐的业务洞察力，能快速将业务问题转化为科学命题，并推动策略产品化落地
- 有电商、大模型应用、双边市场策略经验背景者优先。
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：中国交易与广告，负责抖音电商、生活服务、广告营销等营收业务的研发。用技术带来美好生活，让用户发现更多优价好物，为用户提供更丰富独特的生活体验；连接海量用户与商家，促进交易达成，让生态里全流程体验更流畅，助力营收业务长效增长。
加入团队，你将投身流量与增长主战场，挑战复杂业务场景技术难题；直面真实商家和用户，用技术解决看得见的问题，在实战中快速成长，书写属于你的价值故事！
- 1、负责抖音电商商家业务的数据科学工作，通过异动归因与指标拆解，深度诊断业务现状，发现增长机会点；
- 2、负责BC联动场景下的实验方案设计与评估，通过双边实验、分流隔离等手段，科学量化经营策略的增量贡献；
- 3、运用因果推断技术（DAG、PSM、DID等）开展供给侧策略研究，分析商家/商品分层经营的因果效应，驱动业务长效增长；
- 4、探索LLM在DS领域的应用，利用大模型提升对业务规则、商家经营逻辑的理解深度，沉淀智能化的策略评估决策框架。
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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。