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实习

技术支持实习生-数据平台

北京 · 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、软件工程等相关专业
  • 熟悉一门对象语言(Java、Python、Golang等),熟练使用SQL
  • 具有较强的分析问题能力和逻辑思维能力,善于多线程并行工作,愿意接受挑战
  • 具备良好的团队协作意识,有责任心。
  • 加分项
  • 了解AI生成领域,包括LLM、知识库、对话系统(如上下文管理、提示词优化等)
  • 有大数据开源组件运维经验(如Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse等)
  • 有To B或客户服务相关经验。

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:数据平台是字节跳动数据中台部门,为公司多业务线(包括抖音、电商、直播和生活服务等)提供一站式大数据解决方案,涵盖数据的生产、清洗、传输、建模、分析等全流程链路,提供数据开发、实验评估、画像标签、增强分析等多元场景解决能力。同时,数据平台部门也致力于把字节跳动积累沉淀的数据中台解决方案做商业化输出,让更多行业能够应用我们的产品能力构建自己的数据中台。在火山引擎上,我们提供了营销增长套件,数据中台等相关产品解决方案,为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案。

  • 1、支持新一代AI Native数据智能产品的技术支持;
  • 2、归纳总结技术问题,沉淀规范的问题排查解决文档,提升AI智能问答模型的准确度;
  • 3、设计和开发工单流程链路、应急流程链路,用工具化、智能化手段提升技术支持业务效率和交付质量;
  • 4、设计和开发业务管理平台,梳理数据字段,清洗数据源,实现管理平台的各种功能,对页面体验有一定的设计审美能力,按时保质保量的交付需求。

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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

类型专业能力·难度中等
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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

类型情景/案例·难度中等
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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

类型专业能力·难度困难
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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

类型项目经历·难度中等
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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

类型专业能力·难度简单
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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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