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实习数据开发实习生-用户增长（User Growth）
上海 · 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，计算机、数据等相关专业优先
- 扎实的计算机编程能力，会使用SQL，掌握C/C++、Java、Python、Scala中任意一门编程语言
- 熟悉数据仓库实施方法论、了解数据仓库体系，熟悉大数据集、分布式计算工具（Map/Reduce、Hadoop、Hive、Spark、Flink等）的应用和基本原理优先
- 对AI大模型应用充满热情，有基于大模型完成相关开发经验，或有过数据治理、数据挖掘、BI、算法等大数据相关项目/实习经验优先
- 每周可实习4天以上，可实习4个月以上优先。
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：字节跳动用户增长（User Growth）负责抖音、今日头条、番茄小说等多个产品的用户增长业务，建立行业领先的增长和营销技术，打造极致的用户体验。加入我们，有机会参与亿级用户场景的开发与架构工作，也有机会从数据出发，利用策略和模型为业务带来更大的助力。
- 1、参与字节跳动用户行为的理解和建模，帮助业务洞察用户需求，促进业务增长；
- 2、基于用户数据和业务数据，深度参与各业务线增长的离线、实时数据仓库建设工作；
- 3、面向PB级超大规模数据问题，处理亿级增量的用户行为数据，对数据质量和赋能业务的效率负责；
- 4、体验前沿的AI开发模式，协助构建面向AI应用（如智能分析、智能问答）的数据底座与工具，降低数据使用门槛；
- 5、参与构建设计良好的数据流、数据仓库、数据服务，构建流程规范和数据工具/产品，保证系统稳定高效运行，以实现数据的最大价值。
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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。