千问千问数据科学实习生
实习兼职日常实习生地点:杭州状态:招聘
任职要求
1. 深厚的专业背景: 28年及以后毕业,统计学、数学、计算机或相关专业硕士及以上学历,具备极其扎实的数据敏感度与统计学理论基础; 2. 熟练掌握分析工具:精通sql、python、R等语言; 3. 核心建模能力: 熟练掌握因果推断、实验设计(A/B Testing)、Uplift Model、序列建模等算法,并有…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录
工作职责
1. 指标体系建设与监控: 参与核心业务指标的定义、拆解与口径标准化,构建覆盖用户增长、留存、转化等关键环节的指标体系; 搭建数据监控看板,实现关键指标的可视化追踪与日常巡检; 配置异常波动自动报警机制,协助定位数据异动根因并输出分析报告; 2. 实验体系设计与评估 参与 A/B 实验的全流程管理,包括假设提出、样本量计算、实验方案设计; 负责实验数据回收与效果评估,输出统计显著性检验及业务影响分析; 参与实验上线前的 Review 环节,确保实验设计科学合理、结果解读准确可信; 3. 专项分析与策略探索 基于用户画像、兴趣偏好及行为数据,开展人群分层与特征洞察分析; 深入算法链路各环节进行效果摸底,识别优化空间并提出数据驱动建议; 探索个性化推荐、精准营销等场景的数据应用方向,输出可行性分析与原型验证;
包括英文材料
学历+
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
还有更多 •••
相关职位
实习核心本地商业-业
1.通过数据分析支持推荐搜索等业务,通过实验设计、机器学习方法、专题分析等方式解决推荐和搜索场景中的实际问题,推动产品策略不断优化。 2. 应用前沿统计推断技术,不断促进平台在线实验的科学性和先进性。 3. 负责业务核心指标的监控、分析和异动归因。
更新于 2026-03-04北京
实习大数据部
* 结合因果推断领域理论和前沿成果,以数据驱动为核心,进行增长、社区等方向的研究工作,输出量化洞见策略,实现业务成长。 * 熟悉AB实验理论方法,参与AB实验平台的迭代优化,打造更科学、高效的实验平台。 * 进行因果推断方向的研究,结合圈子、营销等场景,进行因果关系发现、因果效应评估的方法研究,辅助业务进行因果洞察和科学评估。
更新于 2026-05-07北京
实习A172593B
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:抖音电商致力于成为用户发现丰富好物的首选平台。众多抖音创作者通过短视频、直播、商城等丰富的形式,给用户提供更个性化、更生动、更高效的消费体验。同时,抖音电商积极引入优质合作伙伴,为商家变现提供多元的选择。 1、业务数据分析与洞察:参与业务问题拆解,理解业务目标、指标和分析口径;使用SQL/Python完成数据提取、清洗、统计分析和可视化;输出结构化分析结论,支持产品、运营或业务决策; 2、数据建模与实验评估:协助完成用户行为分析、特征构建、模型训练和效果评估;参与A/B实验、策略评估、预测建模等数据科学相关工作;对模型或实验结果进行解释,分析效果波动原因和优化方向; 3、AI工具与大模型应用探索:探索大模型、Agent、RAG、自动化数据分析等技术在DS工作流中的应用;将AI工具用于SQL/Python辅助、数据理解、分析报告生成等场景;搭建轻量Demo或自动化脚本,验证AI对分析效率和质量的提升。
更新于 2026-06-16北京
