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实习上海 · 实习 · 硕士
长期有效
* 计算机/软件工程/数据科学等相关专业本科或研究生在读
* 熟练掌握Java语言及Spring Boot框架
* 熟悉SQL数据库（MySQL/PostgreSQL）及NoSQL数据库（Redis/MongoDB）
* 数据结构基本功扎实
* 具备Git协作开发能力
* 选修过机器学习/深度学习课程
* 实践过TensorFlow/PyTorch基础项目
* 了解模型部署（如TensorFlow Serving/Docker化部署）
* 熟练使用Claude/CodeWhisperer等AI编程助手进行开发
* 有Jupyter Notebook进行数据分析的经验
* 接触过Hadoop/Spark/Flink等大数据组件
* 了解消息队列（Kafka/RabbitMQ）
* 熟悉Restful API设计
* 有dataworks使用经验
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
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
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
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
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
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
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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