滴滴L Lab-数据分析实习生

* 日常评测线上用户数据，并输出评测效果，根据评测效果优化线上策略，持续迭代用户体验 * 深入产品应用场景，基于业务目标与用户价值，构建多维评测指标体系与示例 * 结合 AI 能力落地需求，提出可衡量的业务效果指标 * 定义场景化数据集与基准任务，辅助团队持续追踪模型在真实业务场景中的表现 * 与算法、产品，设计等团队保持高频沟通，利用模型构造评测数据，推动评测结果反哺决策与产品迭代

【表现优异可转正】 效果评估：跟进产品实际表现，设计并执行业务主观评测，站在用户角度，发现体验短板，推动产品效果持续优化。 指标搭建：梳理业务需求，搭建产品效果的衡量标准与数据指标，输出清晰可执行的评测方案。 效果优化：与算法团队紧密配合，基于评测结果，提出当前业务问题及归因，保证算法团队可针对性优化。 问题排查：参与产品问题的分析与定位，主动提出可行的改进思路，推动问题闭环解决。 数据建设：基于核心业务数据和业务理解，构建贴近真实业务场景的测试集和Benchmark，保障产品体验的稳定和提升。

1. 根据已有GPT workflow清洗线上数据，并进行单场景有监督微调 2. 调研利用prompt清洗已有训练数据，并弥补尾部分支的缺失 3. 离线测试模型性能

1、收集与发现用户使用过程中的体验问题，提出逻辑清晰有创造力的解决思路 2、负责客户端、策略、后台等产品功能的设计工作，并产出完善的产品需求文档 3、与设计、技术等合作部门沟通协作，推动产品的实现与最终效果的评估 4、收集产品需求，分析用户行为数据，挖掘用户痛点并提出优化方案，不断提升产品体验 5、完成从需求评审、开发测试、发布上线及上线后产品推广运营的项目管理全过程。