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实习AI数据科学实习生-国际支付
深圳 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、数学、统计学等相关专业优先
- 熟练使用SQL、Python/R，熟悉常用数据统计和分析方法
- 具备良好的逻辑思维能力、学习能力、沟通能力、团队合作精神和主动意识
- 对用户体验敏感，热爱数据分析工作
- 在支付领域有实习经验者优先
- 每周可实习4天及以上且可实习3个月及以上，英语能力良好且取得大学英语六级水平优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！
- 1、负责国际支付业务的数据分析工作；
- 2、与资深分析师协作，对业务内容进行抽象，搭建数据分析框架，提升分析效率。
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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。