小米
数据产品实习生-2027届
数据产品实习生-2027届
发布于 2 天前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
机器学习
数据分析
SQL
沟通能力
数据埋点
AB实验
数据打点
AI 估算 · 4k–6k
大厂实习生薪资，数据岗位有竞争力，按日薪折算月薪，合理范围。
职位详情
关于这个职位
作为小米数据产品实习生，你将深入参与数据埋点、AB实验分析及数据报表设计等工作，与产品团队紧密协作，推动数据驱动的产品优化
适合对数据产品感兴趣、具备数据分析基础的在校生
最低要求
本科及以上学历，计算机技术/信息管理/软件工程/数学/统计/物理相关专业优先
良好的逻辑思维能力，丰富的数据分析经验，有机器学习建模经验优先
精通Python/SAS/R 和 SQL等数据分析、处理语言/工具
沟通能力强，并且可以推动项目快速落地
学习能力强、具有团队合作精神和强烈的进取精神
具有良好的沟通表达能力及书面表达能力
工作职责
负责与产品沟通确定数据埋点，并给出需求评估意见
负责制定适合业务需求的数据打点规范
负责AB实验平台实验的评估分析
基于业务需求设计合理的数据分析报表和实施方案
根据业务现状，提出优化方案并推动落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米作为知名大厂，实习经历含金量高，对简历加分明显
- 接触核心数据产品和AB实验方法，技能提升快
- 团队协作氛围好，能培养沟通和推动能力
- 需要快速学习业务知识和公司内部工具
- 跨部门沟通可能遇到阻力，考验协调能力
- 适合对数据产品有浓厚兴趣、逻辑分析能力强、善于沟通的在校学生，尤其是计算机、数学、统计等专业
缺点 / 挑战
- 实习生可能需处理较多重复性数据工作，需保持耐心
角色解读
- 积累数据产品经验，未来可转正为正式数据产品经理
- 深耕数据分析，成为数据科学家或BI专家
- 在小米大平台积累项目经验，为职业发展奠定基础
- 与产品经理沟通，确定数据埋点需求并评估可行性
- 制定统一的数据打点规范，确保数据采集标准化
- 对AB实验结果进行统计分析，输出评估报告
- 设计并实施数据分析报表，支持业务决策
- 精通Python/SQL等数据分析工具，能处理复杂数据
- 理解数据埋点和AB实验原理，有实际经验优先
- 具备良好的逻辑思维和沟通协调能力
- 有机器学习建模经验者更有竞争力
申请策略
- 在简历和面试中体现数据驱动思维，用具体案例说明
- 关注小米数据产品的招聘动态，可尝试内推提高成功率
- 突出数据分析项目经验，尤其是埋点设计或AB实验相关
- 强调Python/SQL技能，最好有具体应用案例
- 展示沟通能力和推动落地的经历，如校园项目或社团活动
- 如有机器学习项目，务必列出以提升竞争力
- 提前学习AB实验的理论基础，如假设检验、样本量计算
- 熟悉数据可视化工具（如Tableau、Power BI）
面试指南
- 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 对于技术问题，先阐述原理再结合实例，注重逻辑清晰
- 沟通类问题强调数据可视化与故事化表达
- 请举例说明你如何设计一个数据埋点方案？
- AB实验的统计学原理是什么？如何分配流量？
- 如果有两个版本，实验结果不显著，你会怎么做？
- 你用Python/SQL做过哪些数据分析项目？请详细说明
- 如何向非技术人员解释数据分析结论？
匹配度报告
59
综合匹配度
大厂数据产品实习，技术成长快，但薪资一般，现场办公。
适合人群
适合追求技能成长和大厂平台积累的在校学生，对薪资要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利40
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
40较低
实习薪资相对全职较低，且JD未提及任何福利，补偿性动机满足度一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展匹配
85较高
大厂实习，接触前沿数据产品方法，技能成长和职业发展机会多。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、机器学习、AB实验
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
现场办公，未提及弹性或WLB，工作模式较为固定。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
数据产品工作有一定意义感，但实习生角色贡献有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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