百度
增长策略运营实习生（J106804）
增长策略运营实习生（J106804）
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据运营
数据运营
Power Bi
Sql
数据分析
数据可视化
用户增长
留存分析
值不值得投
61综合评分
综合评分 61
成熟互联网平台的增长数据实习岗，技能成长与简历背书突出，津贴与工作节奏信息未披露。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
4.0千
比数据运营中位数低
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 1310 个在招 · 其中数据运营 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据运营 · 60 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位属于百度预装业务增长方向，主要负责预装业务分析数据的获取、清洗、分析与可视化，跟踪预装量、激活量、留存率等核心指标并定期输出专项分析报告
同时配合拉新与拉活投放策略的目标拆解、预算决策辅助与转化效果评估
你需要与渠道、产品、运营等多部门联动，用数据支撑策略迭代，助力获客效率提升与增长目标达成
最低要求
专业背景：本科/研究生在读，统计学、数学、商业分析、数据科学等数据相关专业优先，熟悉热爱互联网行业，对行业环境、用户&竞品情况及业务场景有基本认识和洞察
数据能力：逻辑清晰缜密，具备快速学习和数据分析能力，熟练使用数据分析工具，如office、SQL、Python、Power BI、Tableau等
AI兴趣加分：对AI感兴趣，了解大模型等AI工具有基础认知，或有过相关工具使用经验者加分
综合素养：数据敏感度较高，具备良好的沟通协作能力、全局掌控力、关键点把控力，优秀的规划力和执行力，能够推动跨部门的项目合作
工作职责
负责预装业务相关分析数据的获取、清洗、分析和可视化工作，为业务分析提供高质量数据基础
负责预装相关的专项分析，跟踪预装量、激活量、留存率等核心指标，定期输出分析报告，及时识别业务问题并定位原因，为策略迭代提供数据支撑
配合拉新&拉活投放策略的目标预估与拆解，基于预装分析数据辅助完成预算决策，持续跟踪分析各环节转化效果，评估策略落地效果，助力获客效率提升与增长目标达成
与渠道、产品、运营等多部门联动合作，响应日常数据分析需求，推动分析结论在业务中的落地执行与效果回收，协助完善预装业务相关流程与备案工作
优先资格
统计学、数学、商业分析、数据科学等数据相关专业优先
对AI感兴趣，了解大模型等AI工具有基础认知，或有过相关工具使用经验者加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台成熟，能接触到真实的大规模预装分发与投放业务数据，指标体系和方法论积累扎实
- 需要与渠道、产品、运营多方协作，能快速建立跨部门沟通经验
- JD明确提到AI工具加分，对想接触大模型应用的候选人较友好
- 预装业务涉及多方渠道与备案流程，事务性协调工作较多，节奏受投放周期影响
- 分析结论能否落地依赖跨部门配合，推动难度不小，需要较强的主动性
- 适合统计学、数学、商业分析、数据科学等相关专业在读本科/研究生，具备SQL和Python基础、对互联网增长业务感兴趣，且愿意从数据执行做起、主动推动跨部门协作的同学
缺点 / 挑战
- 岗位横跨数据分析和增长运营，既练工具也练业务理解，简历含金量较高
- 实习生岗位以数据获取、清洗、报表等基础工作为主，重复性任务占比可能不低，需要耐心
角色解读
- 实习期内可积累完整的互联网增长分析链路经验，从取数执行走向独立负责专项分析
- 表现优秀者可转正或向增长运营、商业分析/数据分析师方向发展，后续可延伸到用户增长策略、投放优化或数据产品等岗位
- 围绕手机预装这一获客渠道做数据分析：抓取并清洗预装量、激活量、留存率等指标数据，形成可视化看板和定期分析报告
- 针对拉新拉活投放做目标拆解、预算辅助决策和转化链路复盘，定位业务问题并给出策略建议
- 同时作为数据接口人，响应渠道、产品、运营等部门的日常取数与分析需求，推动结论落地并回收效果
- SQL取数与数据清洗是日常必需，Python、Power BI/Tableau用于分析与可视化呈现，Office工具用于报告输出
- 需要较强的指标体系理解力，能围绕预装—激活—留存—转化的漏斗拆解指标
- 跨部门沟通与项目推动能力同样关键，要把分析结论讲清楚并推动执行
- 对AI/大模型工具有基础认知是明确加分项
申请策略
- 投递前了解百度移动生态与预装分发业务的商业逻辑，面试中体现对“预装是低成本获客渠道”的理解
- 作为实习岗，强调可投入的实习时长、每周到岗天数和稳定性，往往比堆砌技能更能加分
- 突出SQL取数能力，写清用过哪些库/表、处理过多大数据量、做过什么口径的清洗与指标构建
- 用一段完整的分析项目体现从问题定义、取数、建模到结论落地的闭环，最好有量化的业务结果
- 展示Power BI或Tableau的可视化作品或看板截图链接，证明报表搭建能力
- 若有AI/大模型工具的实际使用经验（如用LLM辅助分析、做自动化脚本），单独列一条
- 补齐窗口函数、多表关联、漏斗与留存口径的SQL实战练习，确保能在面试中现场写查询
- 熟悉一套BI工具的完整建看板流程，并准备1-2个可视化成果
面试指南
- 业务分析题用“拆解—定位—验证—建议”的结构：先把指标拆成漏斗环节，再列出可能影响因素（渠道结构、机型、地域、时间、投放素材、结算口径），说明如何用数据交叉验证，最后给出可执行的策略建议
- 行为题用STAR结构，务必落到量化结果和你个人的具体动作
- SQL题先讲清口径与表关联逻辑，再写语句，过程中主动说明边界条件
- 请描述一次你用数据发现业务问题并推动改进的完整经历
- 如果预装量正常但激活率突然下降，你会如何排查原因？
- 写一条SQL：统计各渠道近30天的预装量、激活量和激活率，并按激活率排序
- 你如何为一个拉新投放活动设定目标和拆解预算？如何评估它的效果？
- 你用过哪些AI/大模型工具？在数据分析工作中怎么用？
职位点评
薪资福利42
成长发展78
工作生活52
使命价值55
薪资福利
42较低
JD未披露实习津贴与福利信息，实习生岗位的现金回报通常有限；但背靠成熟互联网平台，实习经历本身的背书价值较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0–5.0千/月）
成长发展
78中等
岗位覆盖取数清洗、指标跟踪、专项分析到跨部门落地的完整链路，SQL/Python与BI工具能获得实战锻炼，且JD明确提到AI工具加分，成长信号清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Power BI、Tableau、数据可视化、数据分析、大模型
业务类型profit_center
工作生活
52较低
JD未提及办公模式、弹性工时或加班情况，工作节奏无法判断；工作地在北京，需按现场协作与投放周期安排投入。
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
55较低
预装分发属于互联网成熟的获客渠道，业务本身社会价值中性，但身处平台型增长业务，可接触真实规模化场景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
Watch Jobs