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实习泛商城推荐数据科学实习生 - TikTok Shop
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机、统计、数学等相关专业优先
- 熟练使用SQL、Python等至少一种脚本语言，熟悉常用数据统计与分析方法，具备Excel/Sheets数据处理能力
- 具备良好的沟通能力与团队协作精神，主动承担、推进问题闭环
- 逻辑思维清晰，具备业务解读能力与快速学习能力，能将数据结论转化为可执行的业务建议
- 对数据敏感，熟悉电商或推荐场景数据分析者优先
- 有AI工具使用经验者优先，包括但不限于LLM辅助分析（如ChatGPT、Copilot）、AI编码工具或AI驱动的数据探查工具。
岗位描述
团队介绍：TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者，通过短视频、直播等多场景连接消费者，让新奇好物畅销全球，让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区，在这里你将有机会深入国际业务场景，面向全世界商家及用户，和跨区域团队协作，共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能！
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、负责业务核心指标的日常监控与数据统计分析，针对指标异动进行根因定位与深入归因分析，协调跨团队资源推动问题跟踪与闭环；
- 2、主导或参与A/B实验的设计与分析，包括实验有效性评估、指标拆解与增益归因，为算法策略迭代提供数据支撑与结论输出；
- 3、围绕商家成长链路，结合流量、转化与供给侧数据，挖掘商家分层经营机会，驱动推荐策略优化，支持平台GMV及商家ROI提升。
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上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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。