科大讯飞
数据分析师(J14783)
数据分析师(J14783)
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析
数据分析
A/B测试
Numpy
Sql
数据可视化
机器学习
深度学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
AI 企业校招数据岗，技术栈覆盖广、成长性突出，薪资福利与工作强度信息未披露。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.2万
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 220 个在招
市场机会
选择不多
合肥 · 数据分析 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
这是科大讯飞面向校园招聘的数据分析师岗位，主要负责支撑业务数据分析方案的设计与落地
日常工作包括用 SQL/Python 从多数据源抽取与清洗数据、做探索性分析与可视化，并构建机器学习/深度学习模型解决预测、推荐、异常检测等业务问题，同时参与 A/B 实验设计与大数据核心技术攻坚
工作地点可在合肥或成都
最低要求
本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业，具备Hadoop相关开发经验
熟悉主流的云计算、大数据产品（Hadoop、Spark、Flume等）和数据分析技术，具有数据挖掘、海量数据处理等相关项目经验者优先
熟练使用Python/Scala/R或者SQL语言编程
熟悉Linux/Unix平台上的开发环境
思路敏捷清晰，良好的表达和理解能力，具备团队合作精神和主动沟通意识
工作职责
负责支撑业务数据分析应用等方案设计、编写工作
数据收集与清洗：使用SQL、Python等工具从多个数据源提取、清洗和转换数据，确保数据质量
数据分析与可视化：运用Python（Pandas、NumPy、Matplotlib/Seaborn）、R或MATLAB进行探索性数据分析（EDA），并生成可视化报告
机器学习建模：构建、训练和优化机器学习（回归、分类、聚类）和深度学习（神经网络、CNN/RNN）模型，解决业务问题（如预测、推荐、异常检测等）
数据产品开发：协助部署数据模型到生产环境，支持自动化数据分析和决策系统
A/B测试与业务洞察：设计实验（A/B测试），分析结果并提供可落地的业务建议
参与大数据部分核心技术攻坚工作
优先资格
具有数据挖掘、海量数据处理等相关项目经验者优先
熟悉主流的云计算、大数据产品（Hadoop、Spark、Flume等）和数据分析技术为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈覆盖完整：从数据清洗、可视化到机器学习建模、A/B 测试与模型部署，能建立端到端的数据能力
- 行业与平台：人工智能与大模型相关业务处于上升期，数据类岗位有较多真实场景可练手
- 校招培养通道：招聘流程规范（笔试、初试、复试、终审），对应届生的基础筛选与培养体系相对完整
- 城市选择灵活：合肥、成都两地可选，生活成本相对一线城市更友好
- 要求跨度较大：JD 同时覆盖数据分析、机器学习、深度学习与大数据开发，需要较宽的知识面和学习速度
- 校招即要求 Hadoop 相关经验，对只做过课程项目或纯分析类实习的同学有一定门槛
- 适合计算机、数学、统计等相关专业，具备扎实 SQL/Python 基础、做过完整数据或建模项目，希望在 AI 企业把数据能力做深的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 业务支撑型定位，需要频繁对接业务方，数据分析结论要能落地，沟通与需求理解压力不小
角色解读
- 技术纵深：从数据分析师向数据科学家/算法工程师方向发展，深入建模与大数据平台能力
- 横向拓展：积累业务理解后可转向数据产品经理、商业分析或业务策略岗位
- 平台优势：在 AI 企业内可接触到真实业务数据与算法团队，长期看有利于形成“数据+算法+业务”的复合竞争力
- 面向业务侧提供数据分析支撑：与业务方对齐需求，设计并落地数据分析方案与报表体系
- 负责数据全流程处理：从多个数据源用 SQL/Python 抽取、清洗、转换数据，保障数据质量与口径一致
- 做探索性分析与建模：用 Pandas/NumPy 做 EDA 与可视化，构建回归、分类、聚类及神经网络模型解决预测、推荐、异常检测等问题
- 参与实验与工程落地：设计 A/B 测试并输出业务建议，协助把模型部署到生产环境，并参与大数据核心技术攻坚
- 数据处理基本功：熟练使用 SQL 与 Python（Pandas、NumPy、Matplotlib/Seaborn），能在 Linux/Unix 环境下开发
- 大数据技术栈：了解 Hadoop、Spark、Flume 等主流组件，具备一定的海量数据处理与开发经验
- 机器学习/深度学习能力：理解常见模型原理，能独立完成建模、调参与效果评估
- 业务理解与沟通：能把数据结论翻译成业务可执行的建议，思路清晰、表达准确
申请策略
- 该岗位为集团统一招聘，需通过简历筛选、笔试、初试、复试、终审多个环节，建议提前准备笔试中的数据与算法基础题
- 投递时明确意向城市（合肥或成都），并了解科大讯飞在语音、教育、医疗等方向的数据业务，面试中更容易体现匹配度
- 突出 SQL + Python 的实战项目：写清数据量级、数据源数量、你写的清洗与特征处理逻辑，以及最终分析结论带来的业务变化
- 展示建模闭环：选 1-2 个机器学习/深度学习项目，说明问题定义、模型选择、评估指标与优化过程，而不只是罗列算法名
- 强化大数据组件经验：把 Hadoop/Spark/Flume 相关的课程设计、实习或竞赛经历单独成条，写明你的具体角色与产出
- 体现工程素养：补充 Linux 环境、Git、脚本自动化、模型部署或可视化报表（如 BI 工具）等实践经历
- 补强大数据开发：系统学习 Spark（PySpark/Scala）并能跑通一个离线数据处理流程，理解 Hive/Flume 的基本用法
- 完善建模与评估能力：熟悉 scikit-learn、XGBoost、PyTorch/TensorFlow 的基本流程，掌握交叉验证、AUC/F1 等评估方法
面试指南
- 项目类问题用 STAR 结构：背景与目标 → 你的具体动作（数据、方法、工具）→ 量化结果 → 复盘与改进点，重点讲清“你做了什么”而非“团队做了什么”
- 技术题先讲思路再讲实现：明确输入输出与边界条件，说出时间复杂度或实现取舍，最后补充可能踩的坑
- 业务分析题用拆解框架：先定义指标口径，再按维度（时间、渠道、用户分层）下钻，最后给出可验证的假设和后续验证方案
- 请介绍一个你独立完成的数据分析项目：数据从哪来、怎么清洗、得出什么结论、业务上产生了什么影响？
- SQL 实操题：多表关联 + 窗口函数求分组 TopN 或留存率，你会怎么写？
- 你做过的一个机器学习模型，为什么选这个模型？如何评估效果？出现过拟合怎么处理？
- 如果业务方给了一个模糊的指标下降问题，你会如何拆解分析并定位原因？
- 你了解 Hadoop/Spark 的哪些组件？在数据处理中具体用过哪一部分？
职位点评
薪资福利70
成长发展86
工作生活62
使命价值76
薪资福利
70中等
JD 未披露薪资与福利信息，无法直接判断回报水平；从岗位为集团统一校招、技术栈要求较全面来看，薪酬大概率处于同类应届数据岗的市场水准。
薪资信号未披露（AI估算：9.0千–1.5万/月）
成长发展
86较高
岗位覆盖数据清洗、可视化、机器学习与深度学习建模、A/B 测试和模型部署，技术面广且有真实业务场景，成长空间较好；JD 未提及培训或晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、R、MATLAB、Hadoop、Spark、Flume、CNN、RNN、A/B测试、Linux
业务类型ambiguous
工作生活
62中等
JD 未提及办公模式、弹性工时或加班情况，工作强度无法从文本判断；工作地点位于合肥或成都的高新区产业园区，通勤与生活成本相对可控。
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
76中等
岗位处于人工智能与大数据应用方向，业务场景涉及预测、推荐、异常检测等，技术应用性较强；JD 未出现明确的社会价值或使命表述。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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