滴滴出行
战略与商业分析部——商业分析实习生
战略与商业分析部——商业分析实习生
发布于 大约 13 小时前实习/见习
中国
初级经验
实习生
仅现场办公
学历未注明
商业分析
A/B测试
Ai工具
Llm
Sql
商业分析
数据分析
行业研究
AI 估算 · 3k–6k
大厂实习，商业分析岗，AI技能要求提升竞争力，月薪约3-6k。
职位详情
关于这个职位
滴滴出行战略与商业分析部的商业分析实习生，你将参与行业与竞品研究、经营指标监控和专题深度分析，借助AI工具（如LLM、Agent）提升分析效率
适合对互联网商业分析有兴趣、具备SQL和Python基础的同学，能深度接触出行行业核心业务，为管理层决策提供支持
最低要求
业务经验：具备互联网数据分析、商业分析、战略分析、财务 BP 等相关实习经历
有平台/出行/消费行业背景者优先
商业与逻辑能力：对商业逻辑敏感，具备结构化思考和 MECE 拆解能力
能从数据结论出发给出有代价权衡的业务建议，而非止步于"发现了问题"
数据技术能力：熟练掌握 SQL（多表 Join、窗口函数）、Python（pandas/numpy）、Excel
有数理统计基础，熟悉回归分析、A/B 测试、聚类等常规方法并有实际应用经验
Tableau/Thinkcell 可视化能力加分
AI 工具能力（新增，加分项）：有 AI 工具实际使用经验（如 ChatGPT/Claude/Copilot 辅助分析或写作）
有 Prompt 设计、LLM 评估、RAG 或 Agent 搭建经验者优先
了解大模型在商业分析场景的能力边界与风险（幻觉、口径误差等）
实习投入度：连续实习 4 个月及以上，工作日 5 天全勤优先
工作职责
行业与竞品研究：扫描宏观与行业环境，聚焦出行行业潜在增长方向
借助 AI 工具加速信息整合与趋势研判，参与战略/目标制定，定期输出高质量分析报告支持管理层决策
专题深度分析：从行业、竞品、用户、司机等多维度开展分析，结合商业判断寻找业务增长机会
能够运用 AI 辅助完成数据洞察、假设验证与结论提炼，协助推动策略落地
主动发现业务问题：利用数据能力和分析方法论，主动识别经营异动
探索 AI 在异动诊断、根因分析、预测建模等场景的应用，独立输出有洞察力的专题结论，迭代团队认知和业务动作
经营分析与指标监控：搭建经营分析框架，制定并迭代核心指标体系
借助 AI 工具提升数据报告自动化程度，分析指标波动原因，为业务经营改善提供策略建议
AI 工具探索与应用（新增）：在日常分析工作中积极探索 AI 工具落地路径——包括但不限于自然语言取数、LLM 辅助报告生成、Agent 工作流搭建——推动团队分析效率升级
优先资格
有平台/出行/消费行业背景者优先
Tableau/Thinkcell 可视化能力加分
有 AI 工具实际使用经验（如 ChatGPT/Claude/Copilot 辅助分析或写作）加分
有 Prompt 设计、LLM 评估、RAG 或 Agent 搭建经验者优先
了解大模型在商业分析场景的能力边界与风险（幻觉、口径误差等）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴为行业头部公司，平台大，业务场景丰富，能接触海量真实数据和核心决策过程
- 岗位强调AI工具应用，紧跟技术前沿，能提升个人在AI+数据分析领域的竞争力
- 团队属于战略与商业分析部，工作内容涵盖行业研究、经营分析，锻炼综合能力
- 实习要求连续4个月且5天全勤，时间投入大，工作节奏可能较快
- 作为实习生可能承担部分基础工作，需要主动争取深度分析机会
- 适合有数据分析基础、对商业研究感兴趣、希望进入互联网战略或商业分析领域的学生，尤其是能快速适应AI工具并愿意深入思考业务问题的人
缺点 / 挑战
- 对候选人要求较高，需同时具备数据分析硬技能和商业逻辑软技能，面试难度大
角色解读
- 在战略分析部门积累行业认知和商业判断力，可向商业分析师、战略顾问方向发展
- 通过掌握AI工具应用，成为兼具数据分析能力和AI思维的复合型人才
- 优秀实习生有机会转正，进入互联网大厂的核心分析团队
- 负责出行行业的市场与竞品研究，定期输出分析报告，辅助管理层制定战略方向
- 开展专题深度分析，围绕行业、用户、司机等多维度数据挖掘业务增长机会
- 参与经营分析框架搭建和核心指标监控，用数据洞察业务异动，提出策略建议
- 积极探索AI工具（如LLM、Agent）在数据分析工作流中的应用，提升效率
- 扎实的SQL和Python数据分析能力，能处理多表关联和复杂查询
- 熟悉商业分析方法和框架，具备结构化思维和MECE拆解能力
- 掌握统计学基础，了解回归分析、A/B测试等常用分析方法
- 有AI工具使用经验，如ChatGPT辅助写作或数据分析，对LLM应用有认知
申请策略
- 在简历中明确说明可实习时长和每周出勤天数，满足优先条件会增加竞争力
- 了解滴滴出行和出行行业的最新动态，思考AI在出行领域的应用场景
- 突出SQL/Python/Excel的使用经验和实际项目成果，例如用SQL处理过大规模数据集
- 重点展示商业分析相关的实习或研究经历，说明你如何通过数据发现业务问题并提出建议
- 描述自己使用AI工具（如ChatGPT）的经验，如有Prompt设计或Agent搭建经历一定要强调
- 体现结构化思维和表达逻辑，例如用MECE框架拆解过某个问题
- 提前复习SQL窗口函数和多表JOIN操作，练习Python pandas数据处理
- 熟悉A/B测试的基本原理和典型案例，理解统计显著性的意义
面试指南
- 回答时遵循"定义问题→拆解维度→分析方法→结论建议"的逻辑结构，同时强调数据证据和商业洞察
- 对于AI相关题目，结合实际使用经验，客观分析优势与不足
- 请用一个SQL查询案例描述你的数据处理过程
- 如何对一个业务的指标波动进行异动归因？请举例说明
- 你如何看待大模型（如LLM）在商业分析中的应用？有哪些风险和局限？
- 如果你发现某个城市司机流失率上升，你会如何展开分析？
- 请分享一次你使用数据分析解决问题的经历
- 复习SQL窗口函数、Python数据分析库的基本操作，并准备一个自己的数据分析项目案例
职位点评
65
综合评分
大厂战略分析实习，前沿AI应用场景，薪资一般但成长曲线陡峭。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
该职位最适合重视技能成长和职业发展机会的求职者，尤其是渴望深入AI+数据分析领域的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利45
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
45较低
实习岗位薪资相对有限，但滴滴作为上市公司平台，品牌背书和实习补贴有一定吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
85较高
职位核心强调AI工具应用和数据分析硬技能，处于技术前沿，能获得快速成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、LLM、RAG、Agent、A/B测试
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习要求5天全勤且持续4个月，工作地点未明确，生活便利度未知，整体灵活性一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
出行行业属于成熟稳定期，但滴滴的业务影响力大，数据分析对社会出行效率提升有一定价值。
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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