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字节跳动数据科学实习生(用户增长)-TikTok

实习兼职A88145地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2026届本科及以上学历在读;
2、具备扎实的机器学习基础,熟悉常见算法(如回归、决策树、随机森林、XGBoost等),有实际建模经验者优先;
3、熟练使用PythonSQLR进行数据分析,掌握PandasNumPy、Scikit-learn等工具;
4、具备数据清洗、特征工程、模型训练与优化的能力;
5、具备良好的逻辑思维能力,能够从数据中发现问题并提出解决方案。

工作职责


ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026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:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。

1、参与用户长期价值(LTV)模型及其他用户行为预测模型的构建与优化;
2、采用机器学习、深度学习等技术进行数据挖掘,优化用户画像及行为分析;
3、设计A/B测试与其他因果推断方法,评估模型效果,并推动模型在业务场景中的落地;
4、处理与清洗海量数据,构建高质量数据集,提升数据质量;
5、与产品、数据工程团队协作,推动数据驱动决策的实施。
包括英文材料
学历+
机器学习+
算法+
XGBoost+
Python+
SQL+
R+
数据分析+
Pandas+
NumPy+
特征工程+
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实习A230844A

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026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:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 1、参与用户长期价值(LTV)模型及其他用户行为预测模型的构建与优化; 2、采用机器学习、深度学习等技术进行数据挖掘,优化用户画像及行为分析; 3、设计A/B测试与其他因果推断方法,评估模型效果,并推动模型在业务场景中的落地; 4、处理与清洗海量数据,构建高质量数据集,提升数据质量; 5、与产品、数据工程团队协作,推动数据驱动决策的实施。

更新于 2025-04-23
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实习A100948

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 1、搭建指标体系,报表体系,根据用户综合反馈进行增长相关分析; 2、持续跟踪业务数据,监测业务发展态势,为业务指标异常提供预警、监测和解读; 3、合作完成专项分析,实现从数据处理分析、数据指标设计到方案评估的工作闭环; 4、与产品,投放,研发等配合;推进优化方案落地执行,带来业务的实际提升增长。

更新于 2025-07-02
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实习A234985

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 1、负责海绵音乐相关数据分析工作,方向包括产品功能分析,用户增长,用户分析等; 2、通过数据挖掘寻找潜在优化方向,为业务决策提供数据支持,配合产品/运营/研发,推进优化落地。 3、支持海绵音乐数据基建和看板搭建,并对指标异动情况可以给到一些归因思路。

更新于 2025-02-12
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实习A85397

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026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:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 1、采用科学的方法高效解决产品、策略优化中各种具有挑战性的问题,优化用户体验; 2、设计合理的指标体系衡量业务的健康增长,通过监控、拆解、预测核心指标,识别异常并做归因; 3、通过定量分析、统计建模、因果分析等挖掘业务增长的机会点; 4、通过构建无偏指标/实验设计/因果推断模型衡量策略的影响并给出可落地的迭代建议,和产品、算法、工程等团队紧密合作,共同推进项目。

更新于 2025-02-20