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实习数据策略分析实习生 - 飞书商业运营与策略
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，专业不限
- 至少一段数据分析、金融分析、咨询、商业分析、策略运营或相关实习经历
- 熟练使用SQL查询和处理数据，能用Python或R独立完成从数据清洗到分析输出的全流程；善于利用AI工具解决实际问题，能将AI融入日常分析和决策流程中提升效率和质量
- 逻辑思维清晰，善于在模糊的商业问题中找到结构，具备将复杂分析转化为业务决策建议的能力
- 具备良好的沟通与协作意识，能把技术方法论翻译成业务语言，高效推动跨部门协作
- 英语听说读写流利，能适应国际化业务环境。
岗位描述
团队介绍：飞书商业运营与策略团队致力于以数据与 AI 驱动飞书商业化的长期增长，负责设计和迭代飞书的商业模式、产品包装与定价策略，并通过完善的指标体系和经营分析能力，将业务决策稳固地建立在数据与事实之上。
依托飞书一体化协作平台与豆包办公任务的前沿 AI 能力，我们正在打造 AI-Native 的商业运营中枢，让定价、增长策略、经营分析与系统产品迭代在同一个智能闭环内协同运转，为组织释放更加稳健、高效、具全球拓展能力的商业价值。
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。
- 1、调研AI时代企业软件行业的商业模式与定价趋势，研究全球优秀产品的包装、增长路径与商业策略，形成有洞察的分析报告，为团队决策提供参考；
- 2、开展数据驱动的业务分析与专项研究，通过数据发现业务问题和增长机会，将分析结论转化为可执行的商业方案；
- 3、参与业务数据架构和指标体系的搭建，协助完成数仓模型建设、BI看板构建、埋点设计等工作，将零散的数据需求归纳为通用型解决方案；
- 4、深度参与Lark商业化系统的产品迭代全流程，对接业务方梳理核心诉求，将业务痛点转化为清晰的产品需求，与研发、设计等跨职能团队协作推动方案落地；
- 5、跟踪产品上线后的核心数据，分析用户反馈与功能使用情况，提炼优化点，推动产品持续迭代；学习前沿AI技术，与团队配合搭建AI工具为业务提效，探索用AI重构现有分析与决策Workflow。
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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。