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校招数据科学（用户增长） - TikTok研发
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，计算机/统计学/数学等相关专业
- 熟练使用SQL/Python/R等统计分析工具，掌握回归、分类、聚类、机器学习、A/B实验、因果推断等分析方法
- 沟通表达、逻辑思维能力优秀，具备结构化思维，有敏锐的数据洞察力，严谨细致，有好奇心
- 具备优秀的组织和协作能力，工作自驱，具备较强的适应能力；有国际化生活/学习经历者优先。
岗位描述
团队介绍：TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。
在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。
- 1、负责用户增长业务的数据分析相关工作，为业务提供洞察分析能力；
- 2、准确全面的理解业务，协助制定业务增长目标，拆解关键达成路径，做好过程监控预警；
- 3、拆解业务增长驱动因素，诊断业务增长问题，对数据异动进行排查归因，建设自动化异动归因工具；在关键问题上展开专项分析，洞察问题本质，提出基于数据驱动的优化建议或解决方案；
- 4、具备优秀的组织协作能力，与产品研发、数据、算法配合，通过严谨分析、数据挖掘、因果推断、AB实验等支持策略迭代，推进优化方案的落地执行，量化评估策略效果，带动业务指标提升；
- 5、在支持业务发展中，善于思考、总结，沉淀增长分析方法论与数据效率工具。
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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。