蔚来
校招提前批-Agent数据工程师
上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 计算机科学、软件工程、数据科学、人工智能、信息管理、数学、统计学等相关专业，研究生及以上学历。
- 具备良好的编程基础，掌握至少一种常用编程语言，能够完成基础的数据处理和程序开发工作。
- 熟悉 SQL，了解数据库及常见的数据查询、处理和分析方法。
- 了解数据采集、数据清洗、数据建模、数据接口或数据服务等基础知识。
- 对人工智能、AI Agent、大模型应用或企业数字化方向有兴趣，愿意持续学习并参与实际业务场景建设。
- 具备良好的逻辑思维和问题分析能力，能够将业务问题拆解为具体的数据问题和实施任务。
- 具备良好的沟通表达和团队协作能力，能够与业务、产品、研发及算法团队协同工作。
- 工作认真负责，对数据质量、业务结果和用户体验有较强的责任意识。
岗位描述
参与企业内部业务数据、文档数据及其他相关数据的采集、整理、清洗和加工。
参与数据处理流程和数据任务的开发、维护与优化，保障数据的及时性、完整性和准确性。
协助建设面向数字化应用的数据资源、知识资源和数据服务能力。
参与业务数据需求分析，协助完成数据模型、数据指标及数据口径的梳理。
参与智能应用相关的数据准备、测试验证、效果分析和持续优化。
协助开展数据质量管理、数据权限管理、敏感数据保护及相关规范建设。
参与数据问题的排查和处理，推动数据链路和应用效果持续改进。
与产品、研发、算法及业务团队协作，推动数据能力在实际业务场景中的落地。
完成相关技术文档、操作手册和项目资料的整理与沉淀。
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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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