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实习数据开发实习生-IT
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，计算机、数学、统计学、数据科学等相关专业优先
- 掌握SQL基础，了解至少一种编程语言（Python/Java优先）
- 对数据开发、数据挖掘有基本认知，具备一定的逻辑思维和数据分析能力
- 学习能力强，工作认真负责，具备良好的沟通协调能力和团队合作精神。
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：IT部门面向字节跳动员工提供全球IT技术支持。我们既负责企业内部IT基础架构的设计和优化，也肩负着保护企业信息安全，降低企业运营风险的使命；同时，IT团队还会直接面向字节各业务线，承接企业级的网络、系统、终端、资产、服务台、多媒体、办公管理等多业务场景的研发需求，打造符合业界标准的商业化企业解决方案和产品，运用大数据和AI技术，提供更加自动化和智能化的企业技术服务。
- 1、完成数据建模，数据开发流程设计与开发；
- 2、开展数据挖掘相关工作，包括数据清洗、特征分析、画像生成等；
- 3、整理数据需求，将业务需求转化为数据开发方案，保障数据准确性与可用性；
- 4、参与数据相关文档的撰写与归档，如开发手册、数据字典等。
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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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