27届秋招-AI商业分析师（国际化外卖-用增）

优缺点分析

角色解读

• 可向AI产品经理或资深商业分析师方向发展，成为既懂业务又懂AI的复合型人才
• 在滴滴国际化业务中积累跨境业务经验，未来可转向海外业务战略或数据科学岗位
• 有机会深入数据产品领域，从功能设计成长为核心产品负责人
• 参与外卖数据分析Agent的产品设计，梳理从指标查询、异动归因到决策建议的能力边界，撰写产品需求文档
• 深入外卖核心场景（单量、转化、履约、补贴ROI等），将分析需求拆解为可执行任务流，与算法和工程团队协作上线功能
• 负责Agent输出结果的正确性校验与质量评测，通过准确率、返工率等数据驱动产品迭代
• 将商业分析框架模板化并沉淀为Agent能力，同时推动其在业务团队试用并收集反馈
• 扎实的数据分析基础，熟练使用SQL进行数据查询与验证，能够独立校验数据准确性
• 对外卖/本地生活/O2O业务有好奇心，理解核心指标与运营逻辑，有相关实习或研究经历更佳
• 对AI技术（大模型、智能体）有浓厚兴趣，学习能力强，能适应快速迭代的环境
• 具备结构化思维和问题拆解能力，能将模糊需求转化为清晰的分析框架，并有良好的跨团队沟通能力

申请策略

• 提前了解滴滴国际化外卖业务和核心指标，面试中展现业务敏感度
• 准备1-2个完整的数据分析项目案例，能清晰阐述背景、方法、结论和影响
• 突出数据分析项目经验，特别是SQL使用和数据处理的实际案例
• 如有外卖/O2O相关实习或研究经历，重点描述对业务指标的理解和分析思路
• 展示对AI技术的兴趣和应用，例如使用过大模型或智能体的个人项目
• 通过具体案例体现结构化思维和问题拆解能力，如解决复杂问题的经历
• 熟练掌握SQL，包括窗口函数和复杂查询优化，可练习LeetCode SQL题库
• 学习商业分析常用框架，如漏斗分析、异动归因、用户生命周期分析等

面试指南

• 对于SQL和数据分析题，先明确需求，写出逻辑清晰的查询，再结合业务场景解释结果
• 对于归因分析，运用漏斗分解、维度下钻等框架，从结构性因素、外部环境和运营动作等角度系统回答
• 对于AI应用问题，展示对Agent能力的理解，结合具体场景提出可行的解决方案和评估方法
• 请用SQL查询某日的订单量和GMV，并分析环比变化的原因
• 如果外卖平台订单量下降，你会如何拆解和归因？
• 如何设计一个指标异动报警Agent的评估标准？
• 谈谈你对大语言模型在数据分析中的应用前景的看法
• 分享一个你遇到复杂问题并拆解解决的案例