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校招AI数据科学 - TikTok Shop
北京/上海 · 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，数学、统计学、数据挖掘、机器学习、计算机、经济学（量化）、心理学（量化）等相关专业优先
- 有交叉学科背景者优先，熟悉SQL，对Python/R的基础使用有了解，并对数据处理和统计有基本理解
- 优秀的学习和沟通能力，善于独立思考，有一定的分析解决问题的能力，对不确定的问题有激情。
岗位描述
团队介绍：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战！
- 1、业务洞察和数据挖掘：支持欧美地区电商业务和Global电商体验、AI探索业务项目的分析和挖掘工作，包括但不限于建设相应监控体系、识别业务痛点、评估策略效果、挖掘业务机会和构建数据策略；
- 2、AI数据基建和资产沉淀：面向未来AI应用需求，搭建标准化、高质量的业务数据底座（包括但不限于数据建设、特征工程、标签体系等）；打通业务逻辑与算法数据的壁垒，夯实智能化转型的基础设施，为业务Agent提供稳定、可复用的数据供给；
- 3、策略评估体系：建立标准化的策略评估体系（包括但不限于实验体系、因果推断等），结合AI通过工具化手段提升整体评估效率，确保业务决策基于可信、一致且可追溯的数据证据；
- 4、AI全栈化探索：利用AI能力，在数据处理、数据策略上线过程中进行提效、工程实现和能力建设。
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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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