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实习数据科学（社交与创作）实习生-数据科学
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，统计学、数据科学、经济学等相关专业优先
- 熟练运用SQL完成数据的提取及分析，熟练使用至少一种数据分析语言如Python等
- 扎实的统计学基础，熟悉A/B实验评估体系，通过构建无偏的量化指标或实验设计评估业务收益
- 具备良好的跨团队沟通协作能力，对于挑战充满热情，中、英文沟通者优先
- 一周出勤4天、实习时长优先。
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：字节跳动国际化短视频的数据科学团队负责运用专业的统计学知识和技能、出色的商业思维为数亿用户提供更优质的使用体验，期待有志同道合的新伙伴加入！
- 1、参与TikTok主站社交、创作、社区互动等业务的数据科学与数据分析工作，深入理解业务逻辑与用户需求，解决产品与策略优化中各种具有挑战性的问题，优化用户体验；
- 2、设计合理的指标体系衡量业务的健康增长，通过监控、拆解、预测指标，识别异常并做归因；
- 3、通过构建无偏指标、实验设计、因果推断模型衡量策略的影响并给出可落地的迭代建议，和产品、算法、工程等团队紧密合作，共同推进项目。
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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。