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校招大数据开发工程师 - 国际化广告创意与品牌
北京 · 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、软件工程、数据相关专业
- 扎实的数据结构、数据库和编程基础；熟练掌握至少一种主流编程语言（如Java/Scala/Python）和大数据开发框架；了解Hive/Spark/Flink等主流数据开发生态，具备数据建模、ETL开发、调度治理等实践经验
- 良好的逻辑思维能力、沟通能力和团队合作意识，能主动推动问题解决。
岗位描述
团队介绍：字节跳动国际商业化创意与品牌广告团队致力于通过创意内容（如创意解决方案平台、内容套装及ACA创意工具）与AI技术的结合，为品牌提供从认知到种草转化为购买的全链路营销解决方案。无论是广告投放还是自然流量，我们都能通过智能ROI优化和GMV增长技术，最大化品牌的营销效果。
我们将创意、社区与商业无缝融合，AI技术贯穿始终，帮助品牌高效触达目标用户，实现可持续增长。我们的使命是激发创意，驱动增长。我们愿景是打造以创意为核心、AI驱动的增长引擎，让每一次内容探索都能带来可衡量的商业价值。
- 1、参与营销产品数据开发，通过系统化整合广告、受众、媒体、内容等多维度数据帮助客户制定更高效的营销策略，驱动业务增长；
- 2、满足各区域市场差异化需求、行业特性和合规要求，支持广告业务标准化、高效落地；
- 3、负责核心数据链路的开发与优化，包括数据建模、任务开发、数据治理、调度和交付，支撑多维、异构、跨地域的数据流转；持续优化数据质量、稳定性和交付效率，提升平台的可维护性和可扩展性；
- 4、深入理解业务逻辑，抽象业务需求，沉淀标准化的数据产品和数据资产；与后端、产品、算法、前端等团队协作，将数据能力转化为客户可感知的高质量数据产品，助力客户决策。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。