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实习AIGC数据分析实习生（J100281）
北京市 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- - 本科或硕士在读，人工智能、数据科学、计算机、数据库、产品设计等相关专业优先
- - 保证每周实习5天，能连续实习6个月及以上者优先，在大型互联网公司具备数据分析相关实习经验的优先考虑
- - 具有较强的学习能力和自驱力，具备较好的数据分析能力，熟练使用Excel、SQL、Vibe coding等工具，善于从海量数据中发现有价值信息
- - 良好的沟通能力和团队合作精神，能够有效协作完成任务
岗位描述
【岗位职责】
- - 参与大模型应用产品的产品需求调研、竞品分析、产品设计、数据评估工作
- - 基于AIGC能力，协同产品设计团队进行中台产品方案设计和迭代
- - 定期跟踪产品研发进度，与团队紧密合作确保项目按时上线，并根据市场反馈进行产品优化
- - 能够与业务团队有效协作，将中台创新产品赋能业务
【任职要求】
- - 本科或硕士在读，人工智能、数据科学、计算机、数据库、产品设计等相关专业优先
- - 保证每周实习5天，能连续实习6个月及以上者优先，在大型互联网公司具备数据分析相关实习经验的优先考虑
- - 具有较强的学习能力和自驱力，具备较好的数据分析能力，熟练使用Excel、SQL、Vibe coding等工具，善于从海量数据中发现有价值信息
- - 良好的沟通能力和团队合作精神，能够有效协作完成任务
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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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