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校招数据科学（AI模型与业务应用） - 抖音生活服务
北京/上海 · 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，统计学、数学、计算机科学、软件工程、经济学、信息管理等相关专业优先
- 具备扎实的编程与数据处理能力：熟练使用SQL完成多表关联、复杂查询与数据统计；熟练掌握数据分析与建模库，可独立完成从数据处理到建模输出的完整流程
- 具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，对数据敏感，有较强的业务理解能力与结果导向意识
- 对AI技术有兴趣，能够结合数据工作场景主动探索AI提效方法，具备将AI工具转化为实际生产力的意识，有真实动手实践经历，如使用大模型辅助数据建模与代码开发、参与AI应用类课程项目/创新竞赛、有Prompt优化等实操经验
- 有主动学习与探索的意愿，愿意持续跟进AI技术发展，尝试新工具、新方法解决数据工作中的痛点。
岗位描述
团队介绍：抖音生活服务依托抖音POI （Point of Interest）、短视频、直播、搜索等，以“激发线下生意，丰富美好生活”为使命，致力于成为最值得信赖的生活服务平台，为用户提供更丰富、独特的生活体验，为合作伙伴提供包容且公平的健康营商生态。截至2025年底，抖音生活服务业务已覆盖400+城市，超过1500万家动销门店。抖音生活服务将继续携手生态伙伴，为用户提供值得心动的商品和服务。
- 1、基于大模型与机器学习落地智能预测、决策与分析工具，突破传统数据能力边界，打造支撑业务长期发展的AI数据解法；
- 2、执行抖音平台生活服务领域的数据分析项目，提供洞见以支持业务决策，帮助业务实现快速增长；围绕商家增长、交易效率、生态健康等业务目标，开展数据挖掘与建模工作，覆盖用户/商家分层、需求预测、效果归因、策略评估等场景，输出可落地的业务洞察与策略建议；
- 3、运用统计学与机器学习方法，解决业务实际问题，包括异动诊断、因果分析、指标体系搭建、AB实验设计与效果评估等，支撑业务科学决策；
- 4、负责日常数据提取、清洗、分析与可视化输出，构建标准化分析模板与数据看板，保障业务数据的可获得性与准确性；
- 5、独立承担细分领域的专题分析项目，完成从问题拆解、数据处理、分析建模到结论输出的完整闭环，跟进策略落地效果并复盘迭代。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。