蔚来
校招提前批-数据分析工程师
北京 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历，数学、统计学、计算机、人工智能等相关专业背景
- 精通SQL，熟悉Hive/Spark/ClickHouse等平台的数据开发与性能优化
- 熟练使用Python进行数据处理与分析，具备UDF、MapReduce等基础开发能力
- 具备扎实的数据分析与挖掘能力，逻辑清晰，能够独立完成从数据提取到业务洞察的全流程工作
- 具备指标体系建设、AB实验、用户画像等相关项目经验者优先
- 有AI产品相关数据分析经验者优先，熟悉智能语音、对话系统、NLP等相关领域者优先
- 对AI产品逻辑有理解，具备将数据洞察转化为产品改进的能力。
岗位描述
- 1. 负责智能语音业务场景下的用户行为数据分析与挖掘，聚焦用户个性化行为模式的识别；
- 2. 通过分析用户历史交互与偏好，构建用户长期记忆模块，为AI Agent的个性化响应与功能决策提供数据支持；
- 3. 负责构建NLP、智能对话、问答等AI功能模块的数据指标体系，设计并研发关键评估指标，实现对AI产品表现的系统化监测与问题定位；
- 4. 基于用户与AI系统的交互数据，开展深入的数据挖掘与行为分析，探索用户使用路径、意图分布及体验瓶颈，推动语音产品体验持续优化；
- 5. 沉淀分析思路与数据方法，协同产品、研发等多团队，推动数据结论转化为AI功能迭代与产品决策。
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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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