传音
数据分析师（AI语音助手）(J20554)
数据分析师（AI语音助手）(J20554)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析
数据分析
Ai语音助手
Bi工具
Sql
埋点设计
归因分析
数据可视化
数据监控
统计分析
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
AI语音业务核心数据岗，技术栈前沿、成长路径清晰，偏重业务落地与全链路分析
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.0万
比数据分析中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 790 个在招 · 其中数据分析 2 个
市场机会
选择适中
重庆 · 数据分析 · 11 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI语音助手核心业务数据的日常监控、报表维护与异常归因分析
深入参与海量用户Query分类打标与意图聚类，挖掘产品优化机会
协助设计埋点方案并搭建BI可视化看板，将数据洞察转化为切实可行的业务建议，全面支撑智能交互产品的迭代升级
最低要求
届本科及以上应届毕业生，统计学、数学、计算机、经济学、数据科学、信息管理等相关专业优先
对数据分析有浓厚兴趣，具备扎实的统计学基础，理解假设检验、回归分析、聚类等常用方法
掌握SQL，能完成基本的数据提取与处理
了解Python/R等分析工具，有数据分析、数据挖掘相关课程项目或实习经验者优先
了解埋点基本原理与常见埋点方式（如代码埋点、可视化埋点、全埋点等），理解事件、属性、上报时机等核心概念，有埋点方案设计或数据采集相关课程项目/实习经验者优先
对AI语音助手或智能交互产品有基本认知，理解Token消耗、意图识别、会话轮次等核心概念者加分
具备较强的业务敏感度，愿意将数据结论转化为业务建议
了解BI工具（如Tableau、Power BI、FineBI、Quick BI等）或Excel，具备可视化看板搭建经验者优先
具备良好的沟通与协同能力，能清晰表达分析结论
具备较强的自驱力与学习能力，能在快速变化的业务环境中主动推进工作
工作职责
参与AI语音助手核心业务数据的监控与报表维护，协助搭建并迭代每日监控体系，核心指标包括但不限于用户活跃情况、Token消耗量、用户满意度等，确保数据监控指标准确、及时
协助跟踪核心指标异常波动（如Token消耗突增、人均使用下滑等），多维度进行归因分析，定位初步原因，并输出结论及优化建议
参与业务数据分析，主动挖掘业务特征与潜在机会，帮助业务发现、分析和解决问题，助力优化产品力
参与海量query的分类打标，辅助进行词频分析、情感分析与意图聚类，提炼高频使用场景与潜在需求
参与埋点方案的设计与评审，根据业务需求和数据指标定义，梳理埋点事件、属性与上报字段，协助维护埋点文档，跟进埋点上线与数据验证，保障数据采集的完整性与准确性
利用BI工具或Excel，从业务视角搭建与维护数据可视化看板，覆盖Token消耗趋势、意图覆盖分布、异常预警等核心模块，提升数据消费效率
优先资格
【加分项】
有AI语音助手、智能客服、大模型应用等产品相关的实习或项目经验
有完整的埋点方案设计经历，熟悉埋点文档规范与数据验证流程
具备分品牌/机型等多维度下钻分析经验
有从0到1搭建监控看板或数据体系的课程项目/实习经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部手机厂商AI业务平台，接触海量真实用户数据与前沿语音交互场景
- 技术栈实用且贴近业务落地，利于积累可迁移的数据分析经验
- 应届生需快速适应业务迭代节奏，承担从数据采集到分析落地的全链路责任
- 适合统计学/计算机背景、对AI智能交互产品感兴趣、具备较强自驱力与业务转化能力的应届本科生
缺点 / 挑战
- 需持续跟进AI大模型与语音技术演进，知识更新压力较大
角色解读
- 可向高级数据分析师、数据科学家或AI产品经理方向发展
- 也可深耕智能交互领域，成为业务数据专家或算法策略支持角色
- 负责AI语音助手业务数据的日常监控、报表维护与异常归因分析
- 通过Query分类、意图聚类等手段挖掘用户行为特征与产品优化机会
- 协助设计埋点方案并搭建数据可视化看板，支撑业务决策
- 扎实的统计学基础与SQL查询能力
- 熟悉Python/R及主流BI工具进行数据处理与可视化
- 掌握埋点设计原理与数据采集规范
- 具备AI语音交互产品的业务敏感度
申请策略
- 提前研究传音旗下品牌（如TECNO、Infinix）的语音助手功能
- 准备1-2个完整的数据分析闭环项目案例，重点说明如何从数据中发现业务问题并提出解决方案
- 突出统计学/数学核心课程成绩与相关项目
- 详细展示SQL查询、Python数据分析及BI看板搭建的具体案例
- 强调埋点设计或数据清洗的实际操作经验
- 强化SQL复杂查询与窗口函数练习
- 补充Python数据分析库（Pandas/NumPy）实战
- 了解大语言模型基础概念与Token计费逻辑
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果
- SQL回答侧重逻辑清晰与性能优化意识
- 业务题先明确指标口径，再按“内部因素-外部因素-技术故障-数据异常”框架拆解，最后给出验证步骤
- 请介绍一个你独立完成的数据分析项目，你是如何定义指标和得出结论的？
- SQL中如何处理重复数据和关联多表？
- 如何理解AI语音助手的“意图识别”与“Token消耗”？
- 如果某日用户活跃度突然下降，你会如何进行归因分析？
- 复习假设检验、回归分析等统计学核心考点
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
作为知名企业的校招岗，整体薪酬福利处于重庆地区市场中上水平，稳定性较高，但具体薪资结构未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–1.2万/月）
成长发展
85较高
岗位深度绑定AI语音助手核心业务，提供从数据采集、埋点设计到商业分析的全链路实践机会，技术成长与业务视野拓展空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、R、BI工具、埋点设计、意图聚类、大模型
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工时或远程政策，大厂校招通常需坐班，工作节奏可能随业务迭代较快，WLB表现中等。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
投身于AI语音交互这一高速增长赛道，直接参与优化千万级用户的智能体验，具有明确的技术落地价值与行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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