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实习大数据开发实习生-抖音用户产品基础
深圳 · 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,计算机、软件工程等相关专业优先
- 熟悉数据仓库实施方法论、了解数据仓库体系
- 会使用SQL,掌握Java、Python、R、Scala、C/C++ 中任意一门编程语言
- 熟悉大数据生态中常用组件(如:Hadoop\Hive\Spark\Flink\ClickHouse\Kafka)的应用和基本原理优先
- 有较强的责任心和主人翁意识,具备良好的沟通表达能力,积极乐观并有良好的团队协作能力
- 每周可实习4天以上,可实习4个月以上优先。
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:抖音用户产品基础团队为抖音全业务提供核心研发支持与底层能力,是支撑业务进化的重要力量之一。团队不仅负责首页、推荐等亿级流量场景的极致体验优化,更在引领内容消费的新趋势。从图文生态的沉浸式变革,到中长视频的专业化深耕,不断打破创作边界。通过智能创作与AI搜索,将前沿算法转化为触手可及的互动体验;凭借安全稳定的账号体系与高效的社交通讯网络,守护并连接着每一位用户。在这里,技术能力与公益并行,技术温度与业务高度同在。诚邀志同道合者共克技术难题,在不断进化的产品旅程中,创造属于上亿用户的无限可能。
- 1、负责抖音账号业务大数据产品研发以及离线、实时数据仓库的构建;
- 2、参与数据治理工作,对数据质量以及数据赋能业务的效率负责;
- 3、负责大数据能力在产品功能上的落地,推动产品数据化和智能化。
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上传简历,AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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。