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Business Analyst Intern (Sourcing Team，深圳，2026实习)
Business Analyst Intern (Sourcing Team，深圳，2026实习)
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
数据分析与科学
业务分析
供应链
数据分析
数据管道
机器学习
自动化
AI智能体
SQL
AI 估算 · 5k–8k
商业分析实习生（采购），涉及AI与自动化项目，技术含量高，实习薪资顶格。
职位详情
关于这个职位
这是一个亚马逊全球采购团队的商业分析师实习岗位，专注于利用AI和自动化技术提升自有品牌业务的运营效率
你将负责设计和开发AI智能体、数据管道及自动化工具，以优化产品开发、供应链和上市后表现的全流程
该职位要求你具备出色的分析能力、问题解决能力和跨团队协作能力，在快节奏的环境中为业务带来可衡量的影响
最低要求
流利的英语和普通话听说读写能力
毕业时间在2026年10月至2027年9月之间，目前正在攻读数据科学、经济学、工商管理、金融、信息管理或相关领域的学士（BS）或硕士（MS）学位
展现出对细节的高度关注和亲力亲为的执行方式
具备在快节奏环境中管理多个竞争性优先事项的能力
精通 SQL、Python、Excel 和数据可视化工具，用于分析和呈现见解
对AI驱动的创新充满热情
拥有设计和开发机器学习（ML驱动）工具或协作式AI代理的经验，以自动化工业内部数据收集和分析，例如供应商记分卡生成、原产国（COO）基准测试、市场和竞争格局分析
每周工作4-5天，至少持续6个月，需在深圳现场办公
工作职责
设计和开发AI智能体，以自动化产品上市准备、目录质量管理、供应链可视化和上市后性能优化等工作流程
构建数据管道和自动化工具，整合多个数据源，实现实时决策，并跟踪关键业务指标
开发对话式AI助手和检测系统，帮助业务团队识别问题、确定行动优先级，并大规模提高运营效率
与采购、质量、营销、业务管理、技术等跨职能团队合作，识别自动化机会、定义用例并衡量业务影响
根据用户反馈、运营指标和不断变化的业务需求，持续优化现有的自动化解决方案
优先资格
在商业分析或相关领域有实习经验
有项目管理经验
能够撰写商业文档，以促进与利益相关者就流程改进提案达成一致
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势显著：在全球顶尖科技公司亚马逊实习，能接触前沿的AI自动化项目，品牌背书和项目经验含金量高
- 技能积累全面：不仅限于数据分析，还能深入参与AI智能体开发、自动化工程和跨部门协作，技术栈和业务理解都能得到快速提升
- 业务影响力直接：工作聚焦于解决自有品牌业务的实际痛点，成果易于量化，能直观看到自己对运营效率提升的贡献
- 职业网络优质：有机会与亚马逊内部多个核心业务团队（采购、技术、营销等）合作，建立宝贵的职业人脉
- 工作强度与节奏：亚马逊以快节奏和高标准著称，实习生需要同时处理多个任务，在高压环境下保持高效产出
- 技术复杂度高：岗位要求将AI技术应用于复杂的业务流程自动化，对技术理解、问题建模和工程实现能力都是不小的考验
- 沟通协调要求高：作为连接技术和业务的桥梁，需要频繁与不同背景的同事沟通，准确理解需求并推动项目落地，对软技能要求高
- 该职位适合对AI技术商业化应用充满热情、具备扎实数据分析与编程基础、并希望在快节奏的科技环境中通过解决复杂业务问题来获得成长的在校学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 实习期结束后，表现优异者有机会获得亚马逊的全职工作机会，正式进入商业智能、数据分析或AI产品应用等相关岗位
- 长期职业路径可以向资深数据分析师、AI解决方案架构师或业务技术产品经理等方向发展，专注于用技术驱动业务创新
- 在亚马逊这样的大型科技公司积累的AI自动化项目经验，将为你在电商、供应链科技或企业服务等领域的职业发展奠定坚实基础
- 你将设计和开发AI智能体，用于自动化产品从开发到上市后优化的全流程工作，例如产品准备度和供应链监控
- 你的工作包括构建数据管道和自动化工具，整合多源数据，为业务决策提供实时支持并追踪关键绩效指标
- 你需要开发对话式AI助手和问题检测系统，帮助业务团队大规模识别运营问题并提升效率
- 你将与采购、技术等多个团队紧密协作，共同发现自动化机会、定义项目用例，并量化解决方案带来的业务价值
- 核心技能是编程与数据分析，必须精通 Python 和 SQL，并能使用数据可视化工具进行有效的数据呈现和洞察挖掘
- 需要具备AI/机器学习的应用能力，特别是设计和开发AI代理或自动化工具的经验，以解决实际的业务数据问题
- 强大的问题解决和逻辑分析能力至关重要，能够拆解复杂的业务流程，并将其转化为可自动化的技术解决方案
- 优秀的沟通与协作能力是必须的，你需要清晰地向非技术业务方解释技术方案，并与跨职能团队有效合作
申请策略
- 仔细研究亚马逊的领导力准则，并在申请材料和面试中，尝试将你的经历与其中相关准则（如“客户至上”、“主人翁精神”、“创新简化”等）联系起来
- 深入了解亚马逊自有品牌（Amazon Private Brands）业务，思考AI和自动化可能在其中发挥的作用，这能体现你的求职诚意和业务洞察力
- 重点突出与AI、自动化或数据分析相关的课程项目、科研或竞赛经历，详细描述你使用的技术栈（如Python, SQL, ML库）和取得的量化成果
- 如果有过实习或项目经历，务必强调其中涉及“流程优化”、“效率提升”或“业务影响量化”的部分，这与岗位的核心价值高度相关
- 在技能部分，明确列出Python、SQL、数据可视化工具（如Tableau, Power BI）以及任何机器学习框架（如scikit-learn, TensorFlow）的熟练程度
- 通过课外活动或项目经历，展示你的跨团队协作能力、问题解决能力和在压力下管理多任务的能力
- 如果对AI代理或自动化工具开发经验不足，可以提前通过在线课程或个人项目（如用Python构建一个简单的流程自动化脚本或聊天机器人）来补充实践
- 加强商业文档撰写和演示能力，可以学习如何清晰地将技术方案转化为业务语言，并准备一个简短的案例分析来展示这项技能
面试指南
- 对于行为类或项目经历问题，建议采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出你的具体行动和可衡量的成果
- 对于技术方案设计问题，可以先从理解业务目标和痛点开始，然后阐述技术选型的逻辑、实施的关键步骤，最后讨论如何评估成功和迭代优化
- 在回答所有问题时，都可以尝试将你的能力或经历与亚马逊所看重的素质（如创新、客户导向、数据驱动决策）进行关联，以展示文化契合度
- 请分享一个你使用Python和SQL解决复杂数据分析或自动化问题的项目经历
- 你遇到了什么挑战，如何解决的？
- 描述一个你设计或参与过的机器学习/AI工具项目
- 你是如何定义问题、选择模型并评估其效果的？
- 假设一个业务流程效率低下，你会如何着手分析，并设计一个自动化解决方案？请简述你的思路
职位点评
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