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实习数据挖掘实习生-AI应用与创新
杭州 · 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/数据相关专业
- 熟悉Linux操作系统，熟练使用至少一门编程语言（Python、C++、Go等优先），代码风格好
- 掌握机器学习、深度学习基本算法和原理，对推荐系统有一定了解
- 掌握数据分析/开发相关流程，熟练使用SQL、Spark等数据分析/开发工具
- 有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的求知欲、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践。
- 加分项：
- 有互联网公式算法/数据岗位的实习经验者优先
- 具备一定大数据处理和开发经验
- 有国际顶级会议（ICCV/CVPR/AAAI等）论文/期刊发表者优先。
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：AI应用与创新团队，立足于抖音集团（抖音、直播、今日头条、番茄小说、财经等），致力于AI技术研究与业务创新赋能，包括：AI x 体验、 AI x 质量、AI x 安全等，助力业务品质与口碑的持续提升。
团队拥有算法（大模型、推荐、机器学习）、工程（后台、前端、大数据）、产品等多种职能岗位，地域覆盖深圳、北京、杭州、上海。
- 1、负责字节跳动抖音/直播等业务下，特效推荐/主播推荐等垂类推荐场景持续迭代优化工作，以及抖音用户和主播体验指标建模挖掘工作；
- 2、跟踪推荐算法方向的最新算法研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于多场景/多目标/序列建模/回归目标建模等；
- 3、具备良好的团队合作精神和沟通能力，深度参与产品研发项目，和Mentor以及产品经理/业务研发/算法工程等同学密切配合，提高项目整体效率和收益。
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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。