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实习数据分析实习生-抖音用户产品基础
深圳 · 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
- 熟悉各种数据统计的方法，有较强的数据获取能力和呈现能力，能够利用现有数据发现问题
- 具备完备的统计学相关知识与娴熟的SQL技巧
- 具备基本的编程能力和机器学习基础
- 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：抖音用户产品基础团队为抖音全业务提供核心研发支持与底层能力，是支撑业务进化的重要力量之一。团队不仅负责首页、推荐等亿级流量场景的极致体验优化，更在引领内容消费的新趋势。从图文生态的沉浸式变革，到中长视频的专业化深耕，不断打破创作边界。通过智能创作与AI搜索，将前沿算法转化为触手可及的互动体验；凭借安全稳定的账号体系与高效的社交通讯网络，守护并连接着每一位用户。在这里，技术能力与公益并行，技术温度与业务高度同在。诚邀志同道合者共克技术难题，在不断进化的产品旅程中，创造属于上亿用户的无限可能。
- 1、负责抖音账号相关业务的数据分析工作，优化抖音账号产品体验、保护用户账号安全、提升业务账号价值；
- 2、负责业务指标体系建设，以数据驱动的方式指引业务优化建设，深入了解业务，独立负责和承担若干个抖音账号业务模块的数据分析工作，包括数据指标设计与开发、异动分析、专题分析、自动化工具建设；
- 3、了解运用各种数据分析方法，结合抖音业务情况，从海量的数据中自主进行深入的挖掘分析和建议，指导抖音账号能力的建设与迭代，发挥更多数据的价值；
- 4、深入探索数据策略，开展深度的数据洞察分析，通过数据策略方式做业务增长，熟练使用A/B实验的方式评估策略效果。
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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。