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校招全栈开发工程师（用户增长与数据） - 中国交易与广告
北京/上海/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机相关专业
- 具备扎实的数据结构与算法、网络、数据库等计算机基础；熟悉Go/Java/Python/PHP/NodeJS中至少一门后端语言，或熟练掌握JavaScript/TypeScript与主流前端框架（React/Vue等）之一；对另一端具备基础理解与迁移学习能力
- 能主动使用AI工具辅助学习、编码、调试与文档生成，能识别AI输出中的错误并做校验修正，理解大模型能力与局限
- 具备端到端的问题拆解能力，敏锐的用户思维，增长思维，和好奇心去探索更有趣有效的增长玩法，提高用户转化效率和留存率
- 具备良好的沟通表达、学习迁移与复盘能力，对技术有持续追求。
- 加分项
- 有好奇心并能快速动手实践，做过有趣的产品or探索，期望用技术解决未知问题者优先
- 有用户增长、广告、数据等相关业务的项目或实习经验优先
- 有基于LLM/Agent等深入实践经验优先，能深刻理解AI边界与瓶颈、建设好的评测方式与工程架构
- 有大型开源项目贡献、专利、技术博客、竞赛获奖或专业前10%等技术沉淀，有源码深入阅读经验。
岗位描述
团队介绍：中国交易与广告，负责抖音电商、生活服务、广告营销等营收业务的研发。用技术带来美好生活，让用户发现更多优价好物，为用户提供更丰富独特的生活体验；连接海量用户与商家，促进交易达成，让生态里全流程体验更流畅，助力营收业务长效增长。
加入团队，你将投身流量与增长主战场，挑战复杂业务场景技术难题；直面真实商家和用户，用技术解决看得见的问题，在实战中快速成长，书写属于你的价值故事！
- 1、负责字节跳动交易业务的用户增长与数据链路的端到端研发工作，涵盖前后端服务全栈开发、海量数据处理、策略与工程体系建设，通过架构创新赋能产品用户规模增长；
- 2、全栈全链路开发机会：主动引入并迭代AI工具能力，在编码、调试、代码评审、文档编写、测试等环节推进工程化落地，持续提升端到端交付效率；有机会参与构建高可靠的AI Agent协作体系，在广告投放、运营玩法、补贴策略等多个方向开展富有挑战性的工作；
- 3、产品层面：深入参与用户增长方向的触达/触点建设、补贴发券与各类权益的智能发放策略、科学度量体系，以及丰富的增长玩法（如裂变、分享、拉新、召回等）；有机会洞悉全链路增长手段，为业务发展注入持续的成长动能；
- 4、技术层面：深入理解各子业务领域的模型设计，抽象通用能力，沉淀为可复用的服务和组件，支撑业务快速迭代；有机会直面字节跳动盈利业务中的各类技术挑战与架构难点，处理数亿级商品/素材，决策数亿级预算的花费方式与效率；
- 5、用户增长的有趣和挑战：持续围绕整个业务去洞察发现新的增长机会，联动各域一起建设有趣好玩的增长产品，并收获显著的业务增量收益，为消费者带来更多有趣的产品而持续留存。
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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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