字节跳动
实习数据分析实习生-抖音用户体验
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，数学、统计、计算机等相关专业优先
- 具备完备的统计学知识与娴熟的SQL技巧，具备基本的Python编程能力和机器学习/深度学习经验
- 能够将业务问题转化为用数据科学方法描述并解决的综合方案，产生并论证实际的业务影响
- 对研发体系具备理解力优先
- 创新性、自驱性、学习能力强，严谨认真，有责任意识，能主动推动进展
- 实习周期6个月及以上，每周到岗4天及以上。
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：抖音用户体验团队成立于2018年，致力于发展业界独特技术栈，通过技术手段提升抖音等字节跳动旗下应用的用户体验与营收。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心，曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术，在抖音等产品中得到充分验证。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、生成式AI、端智能、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域，并能够直接、快速地推动新技术落地，带来显著业务价值。
- 1、负责抖音/飞书等多款产品的用户体验优化数据分析工作；
- 2、梳理业务核心逻辑，构建能够刻画业务当前状态的数据体系；
- 3、全面分析各项影响体验提升与用户使用增长的因素，结合业务方向和具体问题，给出可落地的优化方案；
- 4、通过AB实验等方式给出体验优化影响范围及程度的量化验证，用于业务决策；
- 5、探索先进的数据科学/挖掘方法并迁移至业务场景，解决疑难问题，提升结论准确性，并将有效方法发展为自动化平台；
- 6、运用AI能力搭建提效工具。
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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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