长安 马自达
数据运营实习生(J10587)
数据运营实习生(J10587)
发布于 2 个月前实习/见习
实习生仅现场办公数据运营
数据运营
Etl
Sql
指标体系
数据仓库
数据治理
数据运营
调度平台
值不值得投
50综合评分
综合评分 50
南京汽车行业数据运营实习，技术成长好，但薪资低且需应急值班。
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。
薪资怎么样
3千
比数据运营中位数低
发布情况
长期在招 · 50 天前发布
公司情况
公司还在招多个职位
9 个在招
市场机会
选择不多
南京 · 数据运营 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习岗位加入长安马自达数据运营团队，主要负责数据标准体系搭建、业务需求落地和数据仓库运维
你将参与ETL调度监控和异常处理，有机会接触真实汽车行业数据，是积累数据治理经验的好机会
要求掌握SQL，熟悉数仓基本概念，适合数据相关专业学生
最低要求
本科及以上学历，计算机、大数据、统计学、软件工程、数据科学等相关专业优先、持有数据分析师、数据治理、大数据相关资格证书者优先
熟练掌握 SQL，熟悉数仓分层架构（ODS、DIM 维度层），掌握 ETL 调度平台操作与运维
良好沟通协调能力，可对接多业务部门推进数据应用需求，具备问题排查与复盘能力
熟悉汽车行业业务数据优先
掌握Python等大数据工具，有数据标准治理、指标体系搭建经验优先
具备数仓运维、数据运营相关实习/项目经验
及时响应数据故障与业务紧急数据需求
能够配合业务活动、数据故障开展非工作时间应急值守，快速响应数据调度异常问题
工作职责
数据标准体系搭建：统筹各业务领域数据标准梳理、制定与落地，统一指标、维度、主数据规范，推动全公司数据标准体系化建设，沉淀数据标准文档
业务数据需求承接：对接各业务部门，完成数据应用需求调研、拆解、分析，协同开发完成数据需求开发、测试、上线及迭代优化
数据仓库运维保障：负责数仓 ODS 层、DIM 维度层数据梳理、质量监控与日常维护，定位并解决数据异常，保障数仓平台数据稳定、准确
ETL 作业调度运维：管理 ETL 数据作业调度平台，监控任务运行状态，处理调度失败、延迟等故障，优化调度任务执行效率
跨部门协同支撑：联动研发、业务、产品团队，同步数据口径、推进标准落地，开展数据使用培训，提升全员数据规范化使用意识
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 有导师带教，快速了解数据治理体系
- 接触整车厂核心数据业务，行业认知提升
- 能同时锻炼技术能力和业务沟通能力
- 作为实习岗位，门槛相对较低，适合入门
- 需要处理数据故障，可能非工作时间应急
- 跨部门推进标准需要较强的协调能力，可能遇到阻力
- 实习薪资一般，需平衡学业和工作
- 适合对数据运营和数仓技术感兴趣的在校学生，有责任心且能适应紧急响应
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向数据运营专家或数据产品经理发展
- 具备数仓基础后可转向数据工程师
- 积累汽车行业经验后可在制造领域深耕
- 参与数据标准体系搭建，统一公司数据规范
- 对接业务部门，推进数据需求开发与上线
- 负责数仓质量监控和ETL调度运维
- 跨部门协同，培训数据使用规范
- 掌握SQL和数仓分层知识
- 熟悉ETL调度平台操作
- 具备Python等大数据工具基础
- 有良好的沟通协调能力
申请策略
- 关注长安马自达数字化转型背景
- 提前了解汽车行业数据和常见业务指标
- 突出SQL和Python技能，展示相关课程或项目
- 如有数仓或ETL项目经验，详细描述
- 强调数据分析和问题排查能力，如数据异常处理案例
- 有汽车行业或数据治理经验优先
- 复习SQL窗口函数、数仓分层设计
- 学习Airflow或常用调度工具
面试指南
- 结合结构化知识框架，先讲方法再举例
- 用STAR法则说明项目经验
- 强调数据准确性、业务价值和沟通技巧
- 如何理解数仓的ODS和DIM层？
- 描述一次你如何排查数据质量问题
- ETL调度任务失败如何处理？
- 如何理解数据标准化的价值？
- 你如何与业务部门有效沟通数据需求？
职位点评
薪资福利30
成长发展75
工作生活40
使命价值50
薪资福利
30较低
实习薪资水平一般，福利未明确，主要价值在技能积累。
薪资信号未披露（AI估算：2–4千/月）
成长发展
75中等
能学习数仓、ETL等实用技术，参与实际项目，成长空间较好。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、ETL、数据仓库
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，且有非工作时间应急值守要求，工作生活平衡一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
50较低
汽车行业数据工作有助于提升数据驱动决策，但社会价值一般。
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
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