滴滴出行
战略业务事业群-数据科学实习生（MJ020759）
战略业务事业群-数据科学实习生（MJ020759）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据分析
数据分析
Ai应用
Sql
数据可视化
数据清洗
金融业务
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大厂核心业务线实习，侧重数据技能与AI应用结合，成长性强，WLB一般
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
1.0千
比数据分析中位数低
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 2420 个在招 · 其中数据分析 37 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据分析 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是滴滴出行战略业务事业群的数据科学实习岗位，主要协助团队进行金融业务的数据分析与报表维护
你需要使用SQL和Python处理数据、评估营销效果，并参与AI数据分析助手的建设与测试工作，旨在通过数据洞察支持业务决策与效率提升
最低要求
本科及以上在校生，统计学、数学、计算机、经济金融等相关专业优先
熟悉 SQL，能够完成多表关联、分组统计等常见查询
掌握 Python，具备基本的数据处理和分析能力
具备统计学基础，对数据敏感，能够从业务问题出发开展分析，并清晰表达结论
了解 A/B 测试者优先
工作细致，重视数据准确性，愿意主动核查异常
具备良好的学习能力和沟通能力，能够持续跟进任务
工作职责
参与金融业务日常数据分析，使用 SQL、Python 完成数据提取、清洗与核验，支持经营报表和数据看板维护
跟踪放款、用户转化、留存等核心指标，分析指标变化原因，协助完成用户分层、经营分析及专题报告
参与营销活动效果评估，对比不同客群和策略的表现，为活动优化提供数据支持
参与 AI 数据分析助手建设，整理业务知识、指标口径及典型分析案例，测试并核验 AI 的取数和分析结果，推动问题修正
协助开发自动取数、报表生成和数据校验脚本，减少重复操作，提高日常分析效率
优先资格
对大模型及 AI 应用有兴趣，有 AI 辅助编程、智能问答或数据分析相关实践者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托滴滴庞大的业务场景，能接触到高质量的真实业务数据和大模型落地应用
- 需要同时兼顾传统数据分析与新兴AI工具测试，工作节奏较快，对细节要求极高
- 适合对数据敏感、细心严谨，且希望在大厂积累实战经验的在校大学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从基础数据支持向高级数据分析师发展，可延伸至数据产品、算法工程或业务策略方向
- 负责金融业务线的日常数据提取、清洗和报表维护，确保数据准确可用
- 熟练掌握SQL进行复杂查询，具备Python数据处理能力，了解统计学基础和A/B测试原理
申请策略
- 在简历中体现对金融业务的理解或对AI技术的兴趣，强调细致严谨的工作习惯
- 突出SQL和Python的项目经历，展示数据清洗、分析的具体成果和准确率
- 复习统计学基础知识，了解A/B测试的基本流程，尝试接触一些AI辅助数据分析的工具
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术手段、解决的问题以及最终的业务价值或效率提升
- 请介绍一个你用SQL解决复杂数据问题的案例
- 你如何保证数据分析结果的准确性？
- 你对大模型在数据分析中的应用有什么看法或实践经验？
- 如果业务方提出的需求数据无法获取，你会怎么处理？
- 复习SQL常用函数和多表连接技巧，准备1-2个完整的Python数据分析案例，了解滴滴近期的业务动态
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
作为已上市的互联网巨头，其实习津贴通常处于市场中等偏上水平，且福利体系规范，但实习岗薪资上限有限。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
85较高
岗位涉及传统数据分析与前沿AI助手建设，技术栈现代，且在大平台能接触到核心业务逻辑，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、AI、大模型、A/B Testing
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，虽然实习岗位压力相对较小，但JD未明确提及弹性工作制，需做好一定强度的心理准备。
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
75中等
滴滴作为出行龙头，其金融业务服务于广大司机和乘客，具有显著的社会基础设施属性，行业前景稳定。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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