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实习数据安全可信计算研发-实习生（J101283）
北京市 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- - 本科及以上学历，计算机相关专业
- - 熟练掌握 C++、Java 或 Go 中至少一门编程语言，有较好的工程编码能力
- - 熟悉数据加解密、权限安全、数据安全审计等业内主流数据安全能力并有相关实践
- - 熟悉可信计算、机密计算、电子存证、区块链、零知识证明等前沿技术，其在数据可信流转和审计追溯等场景中的应用落地
- - 熟悉 AI 辅助编程工具和研发工作流，具备使用 AI 工具提升开发、调试、测试及文档编写效率经验者优先
- - 具备高度的责任心、良好的团队合作精神和沟通能力
岗位描述
【岗位职责】
- - 负责企业数据安全、企业数据活动的可信审计基础能力和产品研发
- - 参与重要数据安全风险治理专项，基于具体场景实践落地数据行为可信、可验证审计的能力
- - 参与集团数据安全基础服务高可靠、高可扩展、易用性建设
- - 参与实践AI驱动的数据安全技术及产品特性的研发
【任职要求】
- - 本科及以上学历，计算机相关专业
- - 熟练掌握 C++、Java 或 Go 中至少一门编程语言，有较好的工程编码能力
- - 熟悉数据加解密、权限安全、数据安全审计等业内主流数据安全能力并有相关实践
- - 熟悉可信计算、机密计算、电子存证、区块链、零知识证明等前沿技术，其在数据可信流转和审计追溯等场景中的应用落地
- - 熟悉 AI 辅助编程工具和研发工作流，具备使用 AI 工具提升开发、调试、测试及文档编写效率经验者优先
- - 具备高度的责任心、良好的团队合作精神和沟通能力
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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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