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实习数据科学实习生-TikTok Shop
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、统计、数学等相关专业优先
- 熟练使用SQL，熟悉常用数据统计和分析方法，有互联网数据分析相关实习经历优先；会使用Excel、Python等脚本语言更佳
- 良好的沟通能力、团队合作精神和主动意识；良好的逻辑思维能力、业务解读能力和快速学习能力
- 对数字比较敏感，热爱数据分析工作
- 英语读写能力优秀
- 每周可实习5天，可以实习4个月以上，6个月最优。
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：TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者，通过短视频、直播等多场景连接消费者，让新奇好物畅销全球，让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区，在这里你将有机会深入国际场景，面向全世界商家及用户，和跨区域团队协作，共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能！
- 1、负责业务日常数据统计分析，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；
- 2、协助分析师开展数据洞察及定性、定量分析，迅速定位内部问题或发现业务机会；
- 3、协助分析师进行数据分析体系建设与完善，挖掘流量、供应链、产品、策略维度的业务机会。
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
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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。