蔚来
校招提前批-数据产品经理
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 计算机、数据分析、统计学等相关专业优先
- 有数据相关实习经验者优先,包括但不限于:数据产品、数据运营、数据分析、数据仓库、数据开发等
- 具有出色的产品化思维和沟通协调能力,对工作具备高度的责任心、执行力和自驱力。
- 拥有优秀的业务感知和逻辑思维能力,能够迅速熟悉业务领域,准确把握业务核心,高效构建业务数据资产。
- 熟悉 Mysql 等关系型数据库理论,具备一定的数据处理能力和良好的 SQL 能力。
- 了解常见的大数据生态技术,如 Hadoop、实时数仓、OLAP 等,熟悉 Clickhouse、Starrocks 者优先。
岗位描述
- 1、规划与设计公司核心业务的离线和实时数仓,促进业务部门的数据化运营,包括需求管理、数据分层模型设计等。
- 2、梳理公司的业务系统体系,明确核心业务数据与系统之间的关系,确保数据的业务口径准确,并推动线下数据向线上系统转化。
- 3、协助业务部门构建指标体系,集中管理指标数据开发需求,包括需求管理、指标定义、指标维护等。
- 4、设计数据治理体系并推动实施,包括业务主题域管理、建模规范、数据质量等,确保持续高效地交付高质量、高价值的数据资产。
- 5、根据数据业务需求,持续收集和整理公司数据中台的业务需求,推动数据中台的产品迭代和优化。
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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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