Intern, Digitalization Job Details | BASF SE

优缺点分析

角色解读

• 从实习转正为正式数据分析师，深入数字化领域
• 在巴斯夫化工行业积累业务知识，可转向业务分析或数据科学方向
• 通过项目实践提升数据建模和可视化技能，未来向专家或管理岗位发展
• 创建高质量数据模型，为业务分析提供可靠的数据基础
• 使用PowerBI设计和维护专业仪表盘，实现数据可视化
• 与团队成员紧密协作，对齐目标、交换信息并定期汇报进展
• 持续学习新工具和技术，优化数据分析流程
• 熟练掌握Python编程，用于数据处理和分析
• 熟练使用PowerBI和Excel，能制作专业报表和仪表盘
• 具备基础英语读写能力，适应外企工作环境
• 有良好的逻辑思维、沟通能力和团队协作精神

申请策略

• 了解巴斯夫的业务和数字化战略，在面试中展示对化工行业数字化转型的兴趣
• 确认自己的时间安排能保证每周4天到岗和6个月实习期，避免中途退出
• 突出Python项目经验，如数据处理、爬虫或数据分析项目，展示实际代码能力
• 如有PowerBI或Tableau可视化作品，附上截图或链接，体现动手能力
• 强调Excel高级功能（如数据透视表、VBA）的掌握程度
• 展示英语水平（如四六级、雅思）和团队协作经历
• 提前学习PowerBI的DAX函数和报表设计技巧，熟悉基本操作
• 强化Python的pandas、numpy等数据分析库，练习数据清洗和可视化

面试指南

• 技术问题建议使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答，突出个人贡献和最终成果
• 动机类问题结合巴斯夫的化工背景和数字化趋势，表达长期兴趣和学习意愿
• 请描述一个你用Python处理数据集的项目，具体做了什么？
• 在PowerBI中如何设计一个仪表盘？你会如何选择图表类型？
• 如何确保数据分析结果的准确性？你会采取哪些措施？
• 描述一次团队协作中遇到分歧，你是如何解决的？
• 为什么选择巴斯夫？你对数字化岗位有什么理解？
• 准备一个Python数据分析的小案例，熟悉pandas和matplotlib的常用操作