蔚来
校招提前批-数据工程师
上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1：27届硕士及以上学历，计算机、电子信息等相关专业
- 2：必备技能
- 专业能力：专业基础扎实，了解换电站运营流程及电力市场基本概念；具备扎实的数据分析与统计学基础，掌握常见数据分析方法论（如异常检测、根因分析、时序预测等）
- 语言能力：良好的英语听、说、读、写能力，能熟练阅读英文技术文档及学术论文。
- 工具能力：
- 办公软件：熟练使用Excel
- 编程语言：熟练掌握 Python（含 pandas、numpy、matplotlib 等数据分析栈）及 SQL，能独立完成数据清洗、建模与可视化
- 加分项：了解世界模型/生成式仿真相关框架，或有数字孪生、强化学习环境搭建经验者优先。
- 3：软性素质
- 学习能力：对新能源、电力交易、仿真建模等交叉领域有强烈好奇心，能在短时间内上手新工具、新业务逻辑。
- 逻辑思维：具备较强的逻辑思维和独立拆解问题的能力，能从数据中提炼关键结论。
- 语言表达：具备优秀的报告撰写能力，能将技术分析结果以清晰、结构化的方式呈现给不同背景的协作方。
- 沟通协调：为人真诚，具备高度责任感，善于跨部门、跨团队沟通与协作，能在多方诉求中推进共识。
- 4：该岗位需要的相关领域或项目经验
- 项目经验：在校期间有电池/储能/电力系统相关建模、仿真或数据分析项目经验者优先；有异常检测、时序数据挖掘或根因分析类课题经验者优先。
- 实习经验：有新能源车企、电池企业、电力交易平台或能源互联网相关实习经历者加分。
- 竞赛/开源：有 Kaggle、天池等数据竞赛经历，或开源数据项目贡献者加分。
岗位描述
工作职责1:负责换电站设备生命周期相关的数据应用工作
工作职责2:协助基础电费项目中站内电池充电异常的根因分析工作
工作职责3:协助完成数据团队的仿真模型项目的部分工作
工作职责4:协助完成电力入市后的业务盘点和数据接入工作
工作职责5:完成能源产品数据的基础建设工作
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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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