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实习大数据开发实习生-财经业务
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机科学、数据科学、软件工程、数学等相关专业优先
- 熟练掌握至少一门编程语言（Python/Java/Scala），具备扎实的编程基础与代码规范
- 精通SQL编写与优化；了解大数据技术栈（Hadoop/Spark/Hive），有Flink/Kafka使用经验者优先
- 熟悉Linux操作系统，具备基本的Shell脚本编写能力
- 具备良好的逻辑思维、问题分析与跨团队沟通能力，责任心强、积极主动
- 实习时长≥3个月，每周出勤≥4天，能持续稳定实习者优先。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：财经业务依托抖音集团的流量优势和领先的基础技术能力，通过“抖音支付”“抖音月付”“放心借”以及退货运费险等产品，为广大个人用户、企业和机构提供支付、消费金融和保险经纪等金融科技服务。
- 1、深度参与PB级海量数据处理项目，覆盖支付、消费金融、保险等业务场景；
- 2、协助构建分层数据仓库（ODS/DWD/DWS/ADS），参与维度表、事实表设计与优化；
- 3、负责离线ETL流程开发与维护，实现数据抽取、清洗、转换、加载全流程自动化；
- 4、优化SQL查询性能，解决数据倾斜、存储成本高等问题，保障数据处理效率；
- 5、参与数据质量监控与治理体系建设，制定数据校验规则，输出数据质量报告，解决数据乱序、重复、延迟等问题；
- 6、支持业务部门及算法团队数据需求，协助搭建核心指标体系，沉淀数据字典与血缘关系文档，配合实现特征工程实时化，支持在线模型推理的数据需求。
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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
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
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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。