国际事业群IBG-（14）数据分析实习生

优缺点分析

角色解读

• 从数据分析实习生成长为正式的数据分析师或风控策略分析师
• 深入理解金融合规与反洗钱业务，向风控专家或数据科学家方向发展
• 研究监管要求，协助搭建和完善反洗钱风险管理体系
• 利用数据挖掘和统计分析工具，对用户行为画像和交易异常指标进行深度分析
• 制作数据可视化报表，向内外团队汇报风险分析结果及干预建议
• 熟练掌握SQL、Hive等数据库工具，能高效处理海量数据
• 掌握Python、R或SAS等至少一种数据挖掘与统计分析工具
• 具备较强的数据敏感度和业务理解力，能将数据转化为风控策略

申请策略

• 在简历或面试中展现对滴滴国际化业务的了解，体现英语沟通能力
• 准备好过往数据分析项目的STAR法则讲述，突出从数据到业务落地的闭环
• 突出SQL、Hive及Python/R等工具的实际项目经验，展示处理海量数据的能力
• 强调在数据可视化、报表产出及业务汇报方面的成果
• 若有金融风控、用户画像或异常检测相关的项目或比赛经历，务必重点展示
• 提前了解反洗钱（AML）基础知识及常见风控指标体系
• 提升数据可视化能力，熟练掌握Tableau或FineBI等工具

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历
• 分析类问题遵循“定义问题-拆解指标-数据验证-得出结论-提出建议”的逻辑框架
• 请介绍一个你使用SQL或Python处理海量数据并得出业务结论的项目
• 如果交易数据出现异常波动，你会如何排查和分析原因？
• 你如何理解反洗钱（AML）业务中的用户风险等级刻画？
• 在过往项目中，遇到跨部门沟通困难时你是如何解决的？
• 复习SQL复杂查询、窗口函数及Hive底层原理
• 了解滴滴国际化业务背景及出行与支付场景下的常见风控策略