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实习数据策略运营（国际化商业化广告方向）实习生 - 国际化商业安全
上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，数学、统计、计算机、人工智能、数据科学、大数据等专业背景优先
- 有数据分析或商业分析实习经验优先，有国际化生活/留学经验优先
- 英语听说读写能力良好，雅思
- 5/托福95/六级550+优先
- 熟练使用Excel和SQL，熟悉Hive，熟练使用Python或R进行数据分析与建模，熟悉机器学习、提示词工程（Prompt engineering）
- 思维逻辑清晰，数据敏感性强，有良好沟通协作能力，主动性强，善于沟通，具备多任务管理能力
- 能每周实习4天，持续6个月以上。
岗位描述
团队介绍：国际化商业安全团队致力于在国际化用户、企业和产品之间建立安全可靠的连接。我们通过一系列完善的系统和能力，审核广告内容、预测政策违规行为，并执行广告审核通过或拒绝的措施。
作为国际商业化团队的业务合作伙伴，我们提供的业务诚信解决方案不仅确保国际化业务始终是一个安全、积极、友好的用户环境，同时也推动业务增长。
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。
- 1、面向复杂业务场景，支撑数据流转与分析流程建设，提升整体处理效率与响应时效；
- 2、探索并实践基于模型的Agent能力与提示词设计方法，支撑多类型智能分析任务，并推动相关能力在实际业务场景下数据链路中的应用与优化；
- 3、全流程参与AI项目，包括数据采集、模型训练、评估与交付，了解标注驱动的AI系统开发闭环；
- 4、支持在纯英文环境下办公。
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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。