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实习数据科学实习生-抖音电商
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，统计学、应用数学、计算机等理工科专业背景优先
- 对数据敏感，对数据类工作有高度热情
- 了解通过AI提升分析效率，有Agent或Skill实操经验优先
- 熟悉SQL/Hive，有BI、数据挖掘、用户画像经验，可熟练使用一种数据可视化分析工具
- 沟通表达能力优、协调推动能力好。
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：抖音电商致力于成为用户发现丰富好物的首选平台。众多抖音创作者通过短视频、直播、商城等丰富的形式，给用户提供更个性化、更生动、更高效的消费体验。同时，抖音电商积极引入优质合作伙伴，为商家变现提供多元的选择。
- 1、协助数据团队完成日常数据收集、整理、清洗工作，确保数据的准确性、完整性和时效性，处理基础数据异常问题；
- 2、协助进行数据统计与分析，根据业务需求整理数据报表、绘制基础数据图表（如折线图、柱状图等），辅助输出数据分析初步结论；
- 3、配合完成数据相关文档的整理与归档，包括数据字典、操作手册等，协助维护数据管理规范；
- 4、协助对接业务部门，了解基础数据需求，配合完成简单的数据查询、提取工作，反馈数据使用过程中的问题；
- 5、参与团队日常数据相关工作，学习数据处理、分析工具的使用，配合完成其他临时性数据相关任务。
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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。