国际事业群IBG-数据分析实习生

优缺点分析

角色解读

• 从数据分析实习生起步，积累金融风控领域的实战经验，向资深数据分析师或风控建模师方向发展
• 随着业务理解加深，可转型为数据科学家或风险策略分析师，承担更复杂的建模和策略设计工作
• 优秀实习生有机会转正，进入滴滴国际事业群核心数据团队，参与全球化业务的数据体系建设
• 负责金融数据的提取、清洗和分析，构建风险监控和指标报表，为业务决策提供数据支持
• 使用SQL和Python进行异动归因和特征挖掘，深入分析业务变化原因并提炼数据特征
• 对接外部数据需求，撰写BRD文档并跟进需求落地，协调多方资源推进项目进展
• 参与信贷风险案例的排查与分析，结合业务逻辑识别潜在风险点
• 熟练掌握SQL和Python，能够高效处理大规模数据并完成分析任务
• 具备扎实的统计学或数学基础，理解数据分析方法和模型
• 良好的沟通和协调能力，能够清晰表达分析结果并推动需求落地
• 具备较强的抗压能力和学习能力，适应快节奏工作环境

申请策略

• 投递时附上数据分析作品集或GitHub链接，展示实际操作能力
• 在简历和面试中强调自己能够接受加班、长期实习，提升匹配度
• 突出SQL和Python的熟练度，例如具体项目中使用过哪些函数、处理过多少数据量
• 展示数据分析相关项目或实习经历，尤其与金融、风控相关的内容更佳
• 强调沟通协调能力和抗压能力，例如社团活动、团队项目等经历
• 注明可实习时长和到岗时间，满足JD要求
• 强化SQL复杂查询和Python数据处理库（如Pandas、NumPy）的运用
• 了解金融风控基本概念，如信贷风险指标、征信数据等

面试指南

• 对于技术题，先明确分析思路，写出代码前阐述步骤，注意边界条件和效率
• 对于业务分析题，先拆解问题、确定数据来源和分析维度，再提出假设和验证方法
• 对于行为题，采用STAR法则，突出情境、任务、行动和结果
• 请你用SQL实现一个某指标的同环比计算，并解释结果
• 用Python处理一个数据清洗场景，例如去重、缺失值填充
• 给出一个业务异动案例，你会如何归因分析？
• 为什么选择数据分析方向？为什么对金融风控感兴趣？
• 描述一次你克服困难的经历，如何体现抗压能力？