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实习数据分析实习生-TikTok用户增长
上海 · 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/统计学/数学等相关专业优先
- 熟练使用SQL/Python/Excel等统计分析工具，掌握AB实验原理，有AB实验分析实践经验
- 学习及自驱能力强，具备优秀的沟通表达与逻辑思维能力，有敏锐的数据洞察力，严谨细致，有钻研探索精神。
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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。
我们是 TikTok用户增长技术团队，我们是公司全球战略的核心引擎之一，是连接全球亿万用户与精彩内容的第一座桥梁。我们的使命非常纯粹：用技术驱动增长，让TikTok成为全球每一个角落的用户发现快乐、激发创造的平台。
我们的工作远不止是写代码，我们是用技术解决真实世界商业问题的增长建造师。在业务上，我们直面激烈的技术前沿战场： 我们负责全球用户的拉新、促活、留存与变现，你都将会深度参与；你的每一个技术决策和代码实现，都助力着我们全球化业务的发展；这种直接创造价值、见证全球性影响的成就感，是无与伦比的。在技术上，我们挑战的是业界硬核的难题：极致性能下的全球高并发、复杂至极的全球化架构与合规、数据驱动与AI的科学赋能、用户端侧体验的极致打磨。
- 1、参与TikTok APP用户增长业务指标体系建设，搭建报表体系等监测预警工具，为业务发展提供数据支撑；
- 2、支持业务日常分析需要，深入理解业务，通过定性和定量分析清晰说明业务现状，洞察增长问题，提出基于数据驱动的优化建议或解决方案；
- 3、与产品研发/数据工程/算法配合，通过严谨分析、AB实验等支持业务策略迭代，量化评估策略效果、成本效率，带动业务指标提升；
- 4、在支持业务发展中，善于思考、总结，沉淀增长分析方法论与数据效率工具。
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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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