
滴滴出行
国际事业群IBG-数据分析实习生(MJ020755)
国际事业群IBG-数据分析实习生(MJ020755)
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 Coding
Geopandas
Qgis
Sql
可视化
空间分析
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
大厂核心业务实习、空间数据分析方向、技能成长性强、工作节奏较快
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
该实习岗位隶属于滴滴出行国际事业群,主要负责地图关键指标的日常监控与可视化报表搭建,进行异动归因分析
同时支持业务决策,通过SQL/Python进行数据提取、专题分析及实验评估,并参与POI特征挖掘等地理空间专项数据处理工作
最低要求
每周至少实习4天,至少连续3个月
本科及以上学历在读,地理信息科学、数学、统计学、计算机等专业优先
熟练掌握SQL、Python,有将AI Coding工具应用于数据处理、分析或自动化任务的实践经验
掌握空间分析基本方法,能够使用QGIS、GeoPandas等工具进行空间数据处理与分析
具备良好的逻辑思维和沟通表达能力,对数据敏感
工作职责
【数据分析】参与地图关键指标的日常监控,搭建可视化报表
针对指标异动进行归因分析,并产出分析报告
【业务支持】根据业务需求进行取数、专题分析和实验效果评估,为业务决策提供数据支持
【地理空间专项】参与POI特征挖掘、复杂场所司乘碰面体验优化等专项,开展空间数据处理、分析和策略效果评估
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触核心地图业务数据,积累大规模空间数据分析经验
- 利用AI Coding工具提升效率,技能前沿
- 需要处理复杂的地理空间数据,对空间分析方法和工具链有一定门槛
- 需快速响应业务取数需求
- 适合计算机、地理信息或统计专业在校生,对数据敏感且希望深耕空间数据分析领域的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级数据分析师、商业智能专家或专注于地理空间数据的算法工程师方向发展
- 负责地图业务关键指标的监控与可视化,深入分析数据异动原因并输出报告
- 熟练掌握SQL和Python进行数据提取与分析,具备空间数据处理能力(QGIS/GeoPandas)
申请策略
- 准备一个完整的数据分析案例,重点说明如何从数据中提取洞察并支持业务决策
- 突出SQL/Python熟练度,展示使用QGIS/GeoPandas进行空间分析的项目经历,强调AI Coding提效案例
- 复习空间数据库知识,熟悉常见空间分析算法,了解地图POI数据结构
面试指南
- 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述项目经历,重点突出技术栈的应用和业务价值的产出
- 请介绍一个你使用Python和SQL完成的数据分析项目
- 你如何使用QGIS或GeoPandas处理空间数据?
- 当发现关键指标异常波动时,你的归因分析思路是什么?
- 请举例说明你如何利用AI Coding工具提高数据处理效率
- 复习空间数据分析基础理论,准备1-2个相关的实战项目细节,了解滴滴地图业务的基本逻辑
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
作为大厂实习生,薪资处于市场中上水平,但实习津贴并非长期稳定收入来源,主要价值在于履历背书。
薪资信号未披露(AI估算:0.2–0.3千/月)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的空间数据分析与AI Coding应用,技能成长性强,且在大厂平台能接触到高质量的业务场景。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、QGIS、GeoPandas、AI Coding
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂节奏较快,虽为实习岗但需保证每周4天以上出勤,工作强度可能较高,WLB一般。
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
60中等
通过优化地图体验和司乘碰面效率,间接提升用户出行体验,具有一定的社会服务属性,但非强公益导向。
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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