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校招大数据开发工程师 - 中国交易与广告
上海/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、统计、数学等相关专业优先
- 至少熟练Python、Java、C/C++等语言的一种，熟练SQL
- 使用过Hadoop/Spark/Hive/Kafka等分布式开源项目，或ES/Druid/Superset等开源产品者优先
- 具备较强的数据分析与业务理解能力，能从数据中发现问题、拆解归因、形成结论者优先
- 对大模型/AI Agent有了解或实践经验（如大模型API、Prompt工程、RAG、Agent开发）者优先，乐于探索数据与AI结合的新范式。
岗位描述
团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。
- 1、负责公司广告大数据的离线和实时数据流；
- 2、为公司广告策略产品提供大数据存储、分析、计算支持；
- 3、为大数据的全生命周期提供服务，覆盖数据产生、传输、建模、统计分析、实验评估、可视化的全流程；
- 4、构建设计良好的数据流、数据仓库、调度系统、查询引擎、数据服务、分析系统、流程规范、数据工具/产品，降低数据的使用门槛，保证系统稳定高效运行；
- 5、探索大模型与数据的深度融合，在生产侧（AI辅助数仓开发、需求理解Agent）和消费侧（对话式取数、自助分析、智能归因）落地AI能力，重塑数据的生产与使用方式。
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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。