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实习北京市 · 实习 · 硕士
长期有效
【岗位职责】
-主要协助AIGC内容的生产链路与效果评测的数据基建，协助对业务指标异动进行归因；
-主动了解业务逻辑、指标体系，负责业务核心指标的监控、分析和异动归因
-协助进行模型效果分析，通过数据分析定位问题，为策略模型或者生产链路的优化提供数据支持和建议
-协助对接业务方，收集和整理需求，独立跟进需求并推动上线
-及时关注行业动态，对竞品、行业合作方等进行充分调研，输出完整的分析报告；
【任职要求】
-每周5天*实习时间3个月及以上，在读硕士/本科。
-有内容APP或内容生态方向实习经验者优先；有完整项目经验者优先；
-对chatgpt等相关人工智能产品/创新产品有强烈兴趣；
-逻辑性强，抽象归纳能力好，执行力佳，学习能力满分，有owner意识，善于思考。
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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