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实习数据工程实习生
北京/上海/深圳 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 任职要求
- 本科或研究生在读，计算机、自动化、数学、统计、电子等相关专业优先
- 熟悉 Python/Go/JavaScript 中至少一种语言，具备基础的数据处理或工程开发能力
- 做事细致认真，具备良好的沟通协作能力和较强的学习意愿
- 每周可稳定实习 4 天及以上，连续实习 3 个月及以上优先。
- 加分项
- 有数据分析、数据标注、平台工具开发或机器人相关项目经历
- 熟悉 SQL、Linux、Git 或常见数据处理工具
- 对具身智能、数据工程和 AI 工具链有浓厚兴趣。
岗位描述
岗位职责
- 1、协助进行数据清洗、标签整理、质量检查、问题排查和基础分析，支持数据闭环日常工作；
- 2、参与数据采集、接入、处理脚本及工具开发，协助推进最小可用链路打通与效率优化；
- 3、协助整理需求、编写文档、沉淀 SOP 与使用手册，支持平台和工具在团队内落地；
- 4、在导师指导下尝试使用 AI Coding Agent、自动化脚本等工具提升研发和运营效率。
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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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