字节跳动
校招经营分析师 - 国际化广告战略
上海 · 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
- 熟练使用SQL/Hive，R/Python等语言工具，有数据可视化产品的使用经验，了解常见的量化归因方法
- 有跨部门合作经验，能够快速适应复杂环境，具备良好的中英文沟通能力和视角切换能力
- 自驱力、好奇心、同理心强，对参与业务、快速成长有激情，热衷于数据驱动业务的工作方式。
岗位描述
团队介绍：商业化战略与运营团队通过数据分析和财务建模提供关键业务洞察，确保跨部门目标与执行的一致性，并协助团队推动战略计划落地。我们始终致力于将公司最高层级的战略重点与高效的日常运营相结合，同时帮助将早期构想孵化成推动未来增长的业务举措。
- 1、负责商业产品经营分析工作，从全局宏观视角出发，基于跨产品、多端、多形态的综合业务逻辑，整合各类数据和信息，利用统计分析、量化归因等手段，高效、准确、客观地评价业务健康度，洞察广告业务日常经营趋势，识别和预警潜在风险，定位重大业务机会，参与业务目标制定和重点方向决策，提升内部经营和管理效率，推动业务实现既定目标；
- 2、针对商业产品各业务线及重点业务方向，提炼并梳理综合指标框架体系并持续优化，结合业务发展阶段和数据特征设计和搭建科学的预警体系，为管理层和业务负责人提供高信息密集程度的业务数据全景图；同时不断将日常分析方法沉淀成方法论，并协同相关角色推动落地成数据产品；
- 3、从商业产品全局最优和资源投入回报效率最高的角度，针对跨业务条线、多因素耦合的关键复杂命题，规划和建立专项课题研究，并与产品研发、运营、销售、战略等多角色协作，输出有清晰结论、明确判断的研究成果，为管理者提供决策参考，并与相关团队合作推动落地，实现数据驱动业务增长。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。