数据分析实习生（J100343）

优缺点分析

角色解读

• 从实习转正后，可晋升为数据分析师，深入负责具体业务线分析工作
• 积累AI和大模型应用经验后，可向AI产品经理或数据科学家方向发展
• 也可转岗至数据工程或商业智能领域，成为技术专家或团队负责人
• 你主要负责构建数据模型和开发可视化看板，帮助业务团队实时监控关键指标
• 你会利用大模型技术自动化竞品分析报告，为战略决策提供数据支持
• 你将参与探索大模型在数据处理自动化中的应用，如配置和测试智能体框架
• 你还需要支持团队日常数据查询和临时看板开发，保障数据需求及时响应
• 需要掌握Python基础、SQL以及至少一种BI工具（Tableau或Power BI），这是日常工作的核心技能
• 了解大模型原理，并有Prompt工程实践经验，能够高效利用大模型完成任务
• 细心、责任心强，沟通能力好，能够清晰地向业务方解释数据结论

申请策略

• 百度重视技术基础和业务理解，面试前了解百度AI生态（如文心大模型）会有帮助
• 可以准备一两个自己做的数据分析项目，展示从数据到洞察的完整流程
• 突出Python、SQL和BI工具的实际项目经验，最好有数据可视化作品或案例
• 强调你对大模型的了解，特别是Prompt工程实践经验，可附上相关项目或实验
• 展示你细心、责任心强的实例，比如数据处理准确率、主动发现并解决问题等
• 巩固Python数据处理库（pandas、numpy）和SQL高级查询
• 熟悉Power BI或Tableau的可视化技巧，可以提前学习并完成小项目
• 深入学习大模型原理，尝试用API或开源模型完成一个简单的文本分析任务

面试指南

• 对于技术问题，先明确需求，再分步骤给出实现方案，注意边界情况和优化
• 对于场景题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出你的分析和沟通能力
• 对于大模型相关，展示你对原理的了解和应用场景的思考，强调实践经验
• 请用SQL计算某段时间内的用户留存率
• 如何设计一个电商销售数据的可视化看板？包含哪些关键指标？
• 你如何利用大模型自动生成数据分析报告？具体步骤是什么？
• 请分享一个你使用Prompt工程解决实际问题的案例
• 如果业务方要求的数据需求不明确，你会如何处理？