【2027校招实习计划】- AI增强型数据分析实习生

该职位来源于猎聘 【岗位定位】 不是 ＂SQL Boy/Girl＂，而是 ＂AI Native 数据分析师＂。我们不要求你有丰富的业务经验，但希望你带着好奇心和对 AI 工具的天然亲近感，和我们一起释放数据价值。 关于转正：【可择优转正】 【核心职责】 1. 数据产品化交付（占比 40%）：在导师指导下参与 BI 看板搭建与指标体系设计，学习并参与数据口径对齐与标准化工作，协助维护和优化现有数据产品。

• AI 工具应用与提效（占比 30%）：主动探索 AI 工具在数据分析场景中的应用，尝试用 AI 加速分析流程，沉淀可复用的分析方法论，关注 AI 前沿动态，将新技术引入团队工作流。 3. 专题研究与策略支持（占比 30%）：在导师带领下参与业务专题分析，学习从数据中提炼洞察，逐步形成自己的分析框架，参与客户画像、业务诊断等分析项目。 【硬性要求】 技术基础：
• SQL 基础扎实，熟练运用多表关联、子查询、窗口函数 2. 了解至少一种 BI 工具（Tableau / PowerBI / FineBI 等），有课程项目或竞赛经验即可 3. 了解 Python 基础（数据处理、简单 API 调用），有实际使用经验 AI能力：
• AI Native：日常使用 AI 工具辅助学习和工作，不是＂听说过＂而是＂离不开＂ 2. 理解 Prompt Engineering 基本逻辑，能写出高质量的 Skill、Agent 3. 对 AI 工具有探索热情，不满足于＂能用＂，追求＂用好＂ 【软性素质】 思维能力： 1. 好奇心驱动：对数据背后的业务逻辑有天然的好奇，不满足于 ＂数据长什么样＂，更想知道 ＂数据为什么长这样＂ 2. 第一性原理思考：不只是执行，而是理解 ＂为什么要做这个分析＂ 3. 批判性思维：敢于质疑数据的合理性，主动发现异常和口径问题 工作方式： 1. 自驱力：主动学习，不等待被安排。看到问题就想解决，看到工具就想尝试 2. 成长型心态：不害怕犯错，且能从错误中快速学习 3. 交付质量：对自己的产出有要求，追求 ＂拿得出手＂ 的交付标准 4. 协作能力：愿意沟通，能清晰表达自己的分析思路 【加分项】 1. 有 AI + 数据分析的实践尝试：例如用 AI 辅助完成课程项目、竞赛分析、个人 side project，能说出AI在哪个环节帮到了你 2. 有数据相关的项目 / 竞赛经历：Kaggle、数学建模、数据分析竞赛等，不要求名次，但希望你能讲清楚分析思路 3. 有技术广度意识：了解数仓基本概念，对数据工程、数据产品有兴趣 4. 对招聘/HR Tech行业有兴趣：不是必须，但如果你对这个赛道有认知和热情，会很加分