百度
运营分析师（J103693）
运营分析师（J103693）
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Gpt
Power Bi
Sql
可视化看板
大模型
数据模型
文心
竞品分析
AI 估算 · 15k–25k
百度大厂，北京运营分析岗位，要求Python和BI技能，大模型经验加分，薪资有竞争力，中位数约20k/月。
职位详情
关于这个职位
作为百度的运营分析师，你将负责构建多维业务分析模型，利用Power BI/Tableau等工具开发动态可视化看板，实现核心指标的实时监控与趋势预测
同时，你将结合大模型（如GPT/文心）开展竞对分析，自动化生成对标报告，为战略决策提供数据支持
这个角色要求你具备扎实的数据分析技能和对AI应用的高度热情
最低要求
统计学/计算机/人工智能/数据分析等相关专业，本科及以上学历
掌握Python基础，熟悉SQL或BI工具（如Tableau、Power BI）
了解大模型原理，有Prompt工程实践经验，对大模型的应用场景落地有极强的兴趣
细心、责任心强，具备良好的沟通能力，能清晰表达数据结论与优化建议
工作职责
多维业务分析模型构建：协助整合跨系统数据源，设计数据模型
运用Power BI/Tableau等工具开发动态可视化看板，实现核心业务指标（KPIs）的实时监控与趋势预测
AI赋能竞对分析：协助开展行业竞对动态追踪，搭建竞品情报监控系统，利用大模型（如GPT/文心）自动化生成对标分析报告，输出战略决策支持报告
AI大模型工具协同与优化：协助团队探索大模型在工作自动化场景的应用，参与智能体框架的简单配置与测试
跟踪大模型在数据处理领域的前沿技术，分享实践经验并提出改进建议
数据治理与协作支持：支持团队数据需求，完成SQL查询、临时看板开发等日常交付工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大厂平台，接触海量数据和前沿AI技术（大模型），快速积累经验
- 技能栈全面，涵盖数据分析、可视化、AI应用，职业发展空间大
- 团队氛围好，有机会与行业顶尖人才合作，学习成长速度快
- 需要同时掌握数据分析与AI知识，学习曲线较陡峭
- 工作强度可能较大，需要快速响应业务需求，可能面临加班
- AI技术迭代快，需要持续学习保持竞争力
- 适合对数据分析和AI应用有强烈兴趣，希望在大平台快速成长的初级或中级分析师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向数据运营专家或商业分析师方向发展，负责更复杂的业务模型和战略分析
- 结合大模型经验，可转型为AI产品经理或AI应用专家，推动AI在业务中的落地
- 在百度内部，有机会晋升为团队负责人或数据科学方向的技术专家
- 构建多维业务分析模型，整合跨系统数据源，设计数据模型
- 使用Power BI/Tableau开发动态可视化看板，实时监控核心业务指标
- 利用大模型（如GPT/文心）自动化生成竞对分析报告，为战略决策提供支持
- 协助团队探索大模型在工作自动化场景的应用，参与智能体框架的配置与测试
- 扎实的数据分析基础：掌握Python、SQL及BI工具（Tableau/Power BI）
- 了解大模型原理，具备Prompt工程实践经验，能应用大模型解决实际问题
- 良好的沟通能力，能清晰表达数据结论与优化建议
- 细心、责任心强，具备较强的学习能力
申请策略
- 在面试中准备一个完整的数据分析项目，包括数据清洗、建模、可视化及结论
- 关注百度AI业务方向，了解文心大模型的应用场景，展示你的兴趣和理解
- 突出数据分析项目经验，尤其是使用Python、SQL和BI工具的具体案例
- 强调大模型实践经验，如Prompt工程、调用API生成报告等
- 展示沟通与协作能力，如跨团队合作、数据报告撰写等
- 如有行业分析或竞品研究经历，重点提及
- 提升SQL和Python的数据处理能力，熟悉Pandas、NumPy等库
- 深入学习大模型原理，掌握Prompt Engineering技巧，尝试用GPT/文心解决实际问题
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出数据来源、处理过程、分析方法和最终影响
- 对于大模型问题，可先阐述基本原理，再结合具体实践案例（如提示词设计、结果优化）展示深度
- 对于设计类问题，先明确业务目标，再分步骤说明数据源、模型、可视化及监控逻辑
- 请描述一个你使用Python进行数据分析的项目，包括数据清洗、分析和可视化过程
- 你对大模型的理解是什么？请举例说明如何使用Prompt工程解决实际问题
- 如何设计一个业务指标的监控看板？请说明选用的工具和关键指标
- 假设需要分析竞品动态，你将如何收集数据并生成报告？
- 请解释SQL中窗口函数的作用，并给出一个应用场景
职位点评
68
综合评分
百度运营分析师，前沿AI数据分析岗，薪资有竞争力，成长空间大但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长与前沿技能、愿意接受一定工作强度的初级数据分析师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
70中等
百度作为上市大厂，薪资福利在行业具备竞争力，但职位描述未明确薪资与福利，评估为中等偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、数据建模等前沿技术，且有内部学习与协作机会，成长空间大，但未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Power BI、Tableau、大模型、GPT、文心
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
北京现场办公，未提及弹性工作或远程选项，互联网大厂通常工作强度较高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
百度在AI领域有较强影响力，数据分析支持业务决策，但岗位偏执行层面，社会意义中等。
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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