滴滴出行
地图事业部-数据分析实习生（MJ020602）
地图事业部-数据分析实习生（MJ020602）
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据分析
数据分析
A/B实验
Ai Agent
Numpy
Scikit-Learn
Sql
数据可视化
数据挖掘
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
地图出行数据分析实习，SQL/Python与AI Agent并重，成长性突出，薪资福利与WLB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
5.0千
与数据分析中位数基本持平
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 2320 个在招 · 其中数据分析 38 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据分析 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向地图事业部，基于滴滴海量轨迹、搜索与导航数据开展用户行为挖掘、业务分析与看板搭建，并支持A/B实验解读
同时参与对话式取数与AI Agent自动化归因建设，推动数据工作流智能化提效
最低要求
学历与经验：统招本科及以上，数学、统计、计算机、地理信息、经济等相关专业优先
技术能力：精通 SQL，能高效处理海量数据
熟练使用 Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn 等）或 R 等至少一种分析工具
工作职责
）数据挖掘与洞察：深挖轨迹、搜索、导航等海量出行数据，提炼用户行为模式，定位产品痛点，挖掘业务机会
）业务分析与支持：协同产品、运营、技术、市场等团队，将业务需求转化为可落地的数据问题
搭建数据看板，实现核心指标的自动监控与可视化
支持 A/B 实验的设计与解读，评估功能及策略上线的业务影响
）AI Agent建设：落地对话式智能取数、Agent 自动化归因与分析
沉淀可复用的 Agent 工作流，推动团队数据工作流智能化提效
优先资格
数学、统计、计算机、地理信息、经济等相关专业优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 数据场景丰富，可接触轨迹、搜索、导航等海量出行数据
- 工作内容覆盖数据挖掘、看板、A/B实验与AI Agent，技能面较宽
- 与产品、运营、技术、市场多团队协作，业务理解提升快
- 地图与出行数据具有较强业务价值，实习项目可沉淀为简历亮点
- 数据量大、业务链路复杂，需要较强的SQL与数据拆解能力
- JD未披露薪资福利与工作节奏，实际强度需面试确认
- 适合在校生中统计/计算机/地理信息等背景、SQL和Python基础扎实，希望积累海量数据与AI Agent实战经验的人
缺点 / 挑战
- 实习期需快速理解地图业务和指标口径，沟通与落地要求较高
角色解读
- 可从数据分析实习生成长为数据分析师/数据科学家，深耕出行与地图业务
- 积累A/B实验、指标体系与AI Agent工作流经验后，可转向数据产品、增长分析或算法应用方向
- 在CTO体系内接触多团队协作，有利于后续向数据平台、策略分析或技术管理发展
- 围绕地图业务的轨迹、搜索、导航数据做挖掘，定位用户行为模式与产品痛点
- 搭建数据看板并支持A/B实验设计与解读，评估功能或策略上线影响
- 参与对话式取数、Agent自动化归因等AI Agent建设，沉淀可复用工作流
- 与产品、运营、技术、市场团队协作，把业务需求转化为数据问题
- 精通SQL，能高效处理海量数据
- 熟练使用Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn）或R进行数据分析与建模
- 具备数据可视化、看板搭建和A/B实验分析能力
- 对AI Agent、自动化归因等智能化数据工具保持学习热情
申请策略
- 投递前了解滴滴地图业务和常见数据产品，面试中体现业务理解
- 准备1-2个可复述的数据分析项目，重点讲清问题、方法、结论和落地价值
- 突出SQL处理海量数据的项目，如多表关联、窗口函数、性能优化等
- 展示Python/R数据分析案例，包含Pandas、NumPy、Scikit-learn的使用
- 量化描述A/B实验、看板搭建或指标监控经验，说明业务影响
- 如有AI Agent、自动化报表或归因分析实践，建议单独列出
- 补齐地图/出行业务指标知识，如导航、搜索、轨迹、用户留存等
- 练习用SQL+Python完成从取数、清洗、分析到可视化的完整链路
面试指南
- 用STAR结构讲项目：背景、任务、行动、结果，突出数据规模和业务价值
- 回答分析题时先明确目标和指标，再说明数据口径、分析方法和验证方式
- 面对AI Agent问题，可从场景、输入输出、工作流、评估与人工校验角度展开
- 请介绍一个你用SQL处理海量数据的项目，如何优化查询性能？
- 如何设计指标监控看板来定位地图产品痛点？
- 解释A/B实验的流程，如何判断实验结果显著？
- 你如何理解对话式智能取数或Agent自动化归因？
- 如果业务方提出模糊需求，你会如何拆解成数据问题？
职位点评
薪资福利58
成长发展86
工作生活60
使命价值68
薪资福利
58较低
JD未披露薪资、福利与发放信息，补偿性动机的满足程度需在面试中进一步确认；实习岗位更偏经验积累。
薪资信号未披露（AI估算：4.3–6.5千/月）
成长发展
86较高
岗位覆盖海量数据挖掘、A/B实验与AI Agent建设，技术/业务复合成长信号较强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、R、A/B实验、数据可视化、AI Agent、数据挖掘
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及远程、弹性或加班安排，办公模式与工作节奏信息不足，需面试确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
68中等
岗位服务于地图与出行数据产品，业务价值较明确，但JD未突出社会使命或行业首创信号。
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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