滴滴出行
国际事业群IBG-数据科学实习生
国际事业群IBG-数据科学实习生
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据科学
数据科学
A/B测试
Sql
业务分析
数据分析
数据可视化
机器学习建模
英语读写
值不值得投
60综合评分
综合评分 60
大厂核心业务数据实习，重技术实战与业务赋能，WLB待确认
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
6.0千
比数据科学中位数低
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 2260 个在招 · 其中数据科学 7 个
市场机会
选择适中
北京 · 数据科学 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位面向在校本科生，主要负责支持滴滴国际化信贷业务的数据分析与建模工作
日常涵盖报表设计与搭建、模型迭代优化，以及利用SQL进行异常数据排查、异动归因与A/B测试分析，协助团队输出业务洞察报告
最低要求
统招本科及以上学历在读，数学、统计、计算机、金融背景优先
良好的数据分析工具应用经验，熟练使用SQL，对数据可视化和报表建设有一定认识和经验
良好的建模实操经验，对模型的统计学原理和实现有一定理解和经验
具有良好的沟通协调能力和逻辑思维能力，有责任感，认真细心
具备一定的英文读写能力
每周可实习5天，能持续实习3个月及以上者优先
工作职责
支持滴滴国际化信贷业务，协助参与经营分析
协助团队进行报表设计与搭建
协助团队进行模型搭建与迭代优化
协助团队对业务问题进行分析，包括但不限于异常数据排查、异动原因分析、ab实验分析、专项分析等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触头部出行平台国际化核心业务，实战性强
- 导师制培养体系完善，技术栈贴近工业界主流
- 简历背书价值高，利于后续校招转正或跳槽
- 业务节奏快，需快速适应跨文化团队协作
- 模型与报表需求琐碎，需兼顾细节与效率
- 竞争者众多，转正名额有限
- 适合以积累大厂实战经验、提升数据技术与业务分析能力为核心诉求的在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深数据科学家、算法工程师或数据产品经理方向发展
- 积累业务洞察后可转岗至核心策略或商业化分析团队
- 长期可发展为数据科学专家或技术管理方向
- 协助处理国际化信贷业务数据，搭建报表与监控看板
- 使用SQL提取数据并进行A/B测试与异动归因分析
- 参与数据模型的训练、验证与迭代优化
- 熟练掌握SQL及至少一种数据分析/可视化工具
- 具备统计学基础与机器学习建模实操经验
- 较强的业务敏感度与逻辑分析能力
申请策略
- 提前了解滴滴国际化业务线及信贷产品，准备1-2个完整的数据分析/建模项目案例
- 面试时重点展示业务思考过程与数据清洗细节
- 突出SQL查询复杂度、实际项目中的建模指标（如准确率/AUC提升）
- 详细展示A/B测试设计案例及业务落地成果
- 量化数据分析带来的业务影响或效率提升
- 补充Python/R在统计分析中的应用，熟悉Tableau/PowerBI等可视化工具
- 了解信贷风控基础逻辑与常见机器学习算法原理
- 强化统计学假设检验与实验设计知识
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果
- SQL题注重执行顺序、索引优化与边界条件处理
- A/B测试强调假设检验逻辑、指标对齐与业务解释
- 异常排查遵循“数据质量->采集链路->业务变动->外部因素”逻辑
- 请介绍一个你独立完成的数据分析或建模项目
- SQL中如何处理多表关联与窗口函数？
- A/B测试的样本量如何计算？显著性水平如何设定？
- 发现业务数据异常时你的排查思路是什么？
职位点评
薪资福利55
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
55较低
实习津贴处于行业常规水平，暂无明确薪资披露与额外福利说明。
薪资信号未披露（AI估算：4.5–6.5千/月）
成长发展
85较高
提供核心业务数据实战机会，技术栈贴近工业界主流，成长路径清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、机器学习建模、A/B测试、数据可视化
业务类型profit_center
工作生活
40较低
未明确办公模式与工时安排，互联网大厂实习通常需坐班且节奏较快。
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
聚焦出行平台国际化与信贷业务，具有一定商业价值与社会连接属性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
Watch Jobs