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校招大数据开发工程师（国际化方向） - 数据BP
北京/上海/深圳 · 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、数学等相关专业优先
- 计算机基础（操作系统、数据库、算法与数据结构、网络、概率统计等）扎实，有优秀的编码能力，熟练掌握至少一种主流编程语言（包括但不限于C/C++/Java/Python/Golang）
- 对数据开发、分析、挖掘领域有兴趣和热情，有志于在大数据领域长期发展
- 有分布式系统/数据挖掘等相关领域论文发表，或参与过大数据社区开源项目者加分
- 能使用AI Coding加速建模、ETL开发、测试与文档生成，对大模型和AI技术有好奇心和自驱力者优先。
岗位描述
团队介绍：负责字节跳动旗下泛抖音、国际化、创新与中台等业务的数据 BP 工作，业务版图覆盖抖音、国际化、大模型、番茄小说等板块。我们以数据高效赋能业务增长为核心使命，深度扎根各业务线，以数据体系建设为根基、以业务目标达成为导向，为业务方提供专业、稳定、高效的数据服务与架构解决方案。工作内容聚焦海量数据的治理与应用，需对产品全链路数据进行复杂且深度的分析挖掘；深度参与大数据产品的迭代优化，探索前沿数据技术在业务场景中的落地实践，在字节跳动的技术土壤中实现个人能力与业务价值的双重增长。
- 1、负责字节跳动旗下国际化相关业务的海量数据全链路建设，包括但不限于国际化场景下的电商、直播、短视频等相关业务，基于分布式计算与存储底座搭建高稳定、高吞吐数据流水线，沉淀标准化数据平台工具与商业化数据产品，支撑集团规模化数据生产；
- 2、深度联动各相关业务线，综合运用数据开发、多维分析、数据挖掘能力输出一站式数据解决方案，挖掘数据资产价值，持续优化整体数据流转与使用效率；
- 3、落地复杂SQL、ETL流程开发交付，负责超大规模数据任务性能调优、故障治理与高复杂度业务需求落地，跟进并落地前沿大数据技术方案迭代；
- 4、落地AI辅助编码提效体系，覆盖需求拆解、数据建模、开发实现、自动化测试、标准化文档全流程，协同前后端工程师共同完成对外数据服务接口交付与上线。
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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。