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实习大促数据科学实习生-抖音电商
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读
- 掌握常用数据分析方法，有零售业务经验者优先
- 主动性强，逻辑思维优秀，能快速学习，能够独立思考，擅长协同推动
- 擅长使用AI，熟练使用Excel、精通SQL、Hive，至少可以熟练使用一种数据可视化分析工具，擅长R和Python者优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：抖音电商以“总能发现好东西”为主张，致力于成为用户发现丰富好物的首选平台。众多抖音创作者通过短视频、直播、商城等丰富的形式，给用户提供更个性化、更生动、更高效的消费体验。同时，抖音电商积极引入优质合作伙伴，为商家变现提供多元的选择。
- 1、策略分析与迭代：拆解复杂的业务问题，通过数据的深入洞察和策略分析，沉淀认知并为业务提供有效的运营建议，助力业务达成目标、优化策略；
- 2、数据监控：在大促期间，通过AB实验等方式精准评估业务策略，并对促中事实情况给出评估判断，支撑业务策略有效开展，助力资源倾斜至高收益项目；
- 3、工具建设：将监控体系及分析方法沉淀、抽象，提炼至AI等数据产品，与相关团队开展跨部门合作，推动数据产品落地，为业务与管理层提供决策支持。
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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。