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C002 双非本9硕心理，误打误撞入职大厂人因研究实习体验

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2026-10-07 ｜原文链接

● 心理学就业经验分享（以下内容均以笔者实习单位的情况为背景）

本文目录

基本情况
初体验：工作充实但不紧张
企业中的人因研究在做什么？
企业中的人因岗需要什么？
生活体验
问答记录

基本情况

本人背景：双非本9硕，本硕均为应用心理学，硕士论文研究领域为消费心理学，此前没有相关实习经历。在招聘平台上检索用户研究实习时，偶然接触到人因研究。了解了岗位要求和工作内容后，发现和心理学的研究方法高度匹配，机缘巧合下入职了某大厂。我的岗位是助理人因研究工程师，日常实习。这是一期入职后的整体感受分享和半年左右的回顾总结

初体验：工作充实但不紧张

就工作内容来说，整体可以评价为充实但不紧张。实习生的工作内容集中在协助正职进行被试招募、实验实施。此外，还需要了解项目组过往的研究内容，以便快速了解工作流程。最后就是每个新入职人员都会参与的新人课程学习，考核合格即可。

企业中的人因研究在做什么？

四月实习至今，很快半年了。总的来说，这份工作我个人是很喜欢的，虽然优缺点都有，但对比之下是很不错的选择，特别是对于心理学这样在大众眼中时常被归类为文科的学科背景而言

工作内容上，可以理解为开展一项研究，流程其实与我们在学校中开展的科研具有很高的一致性，只是存在部分细节和要点的不同（这个角度上讲，对于有科研项目或者偏数据实验的论文的同学而言，可以包装这些经历座作为找第一份实习的敲门砖），具体工作内容包括以下部分：

1.需求分析这一块实习生很少参与，通常是在一个或几个会议中就完成了。主要是正职之间跨部门会议沟通，承接某个需求。也有一些是人因团队去主动挖掘可提升可改善的点，不过也有一些情况是人因团队发现问题后需要进行内部讨论，这一块可能会让实习生一同参与，但很少

2.研究方案撰写分为两种情况，如果已经有成熟的方案流程，或者说这个需求是已经做过的。那么实习生最多根据自己的经验锦上添花，不然就是直接过渡到执行阶段，如果方案上尚不成熟或者需求的优先级并不高，则有可能让实习生参与到方案撰写的工作中，分模块推进（这个阶段可能会涉及一些桌面研究的工作，比如查找相关资料和行规，甚至会进行文献检索和汇报）过程中经常会有组内讨论，核对进度

3.研究执行我个人最喜欢的阶段。进行实际的研究开展，这部分几乎所有的相关研究都是一致的，包括发布问卷收集参与者信息（很多时候都是公司内部成员，因为涉及保密条例），根据问卷内容进行规则筛选（保障实际参与的人员符合用户画像，且有足够的代表性），开展实际调研（根据研究方案内容开展相关的测试，会涉及量表评分、主观反馈、访谈等内容）这部分是与人接触程度最高的环节，某种程度上来说很考验主试的沟通能力，因为这个环节很容易发现一些影响研究结果但是尚未考虑过的要点（干扰变量，产品存在的之前未注意到的问题等）很有可能因为这个环节发现的问题改变当前的实验流程，甚至会因此排除或者增加一些试次

4.数据分析与结果整理最考验硬实力的部分与我们原本预期不同的是，并不会要求研究员有多强的数据分析能力（大多时候就是基础的T检验、方差分析、线性分析等，甚至有时候描述统计就完事了）根源在于我们是给老板在会议上补充弹药的，本身并没有决策权力。当然，工作中不需要不代表你可以不会，因为有时候就需要严谨高阶的方法才可以发现真的问题所在

5.总结报告其实就是把研究内容和结果梳理通顺，整理到ppt上（一般来说公司或者团队会有自己标准化的PPT汇报模板，不需要个人在制作层面发挥多大的空间）但是对于内容排版以及图像化的表达来说，还是很需要个人能力的。这毕竟是一份“答卷”，很大程度上会影响后续的工作安排，需要让人清晰明了知道过程和结果

企业中的人因岗需要什么？

1.心理学（包括应用心理学，基础心理学，工业心理学，工程心理学，用户研究方向等）。强在研究方案撰写和数据分析部分，能力包含了人因研究的重点环节，专业性比较强。弱在几乎没有制图或者设计软件的经验，很难根据研究结果给出改善的具体方案

2.工业设计（似乎有专门的人因研究这个专业，但我不清楚属于哪个大类）。比起心理学可以说更加对口，几乎囊括了所有的能力。但在前面提到的两个阶段来说，还是心理学更胜一筹。不过工业设计能参与能执行的工作更多，可能会更受到岗位招聘者的偏爱

除此之外，一些特殊情况下还会根据实际的业务招募不同专业的人组成团队，就某个很有发展性很有潜力的业务组建团队。这样的情况下专业背景就有很多可能性了，这个不太具有参考性，知道有这个可能即可

以一个智能穿戴设备为例（比如耳机、手表、头显等）即将推出的新产品存在某些用户体验维度的可优化空间（比如稳定性，美观性，操作便捷性等），需要在产品推出之前进行优化改善。人因团队需要将这个需求明确为具体的可操作方案。在进行团队内讨论明确核心的几个可提升点之后，撰写研究方案（包括找什么样的被试，设计什么样的的实验环节，收集什么样的数据），选定合适的主试根据研究方案执行（让人来体验这些智能穿戴设备，完成一些指令或者进行正常的工作，在合适的时间回到实验室反馈内容）。过程中收集相关数据（量表打分，主观反馈，有时候也会涉及生理数据比如温度湿度、血氧、眼动轨迹等内容。这部分或许基础心理学会很有优势）

最后就是数据分析。不一定要到全部收集完成才进行数据分析，大多时候过程中就一直在进行（一方面是因为可以尽早排除有问题的方案，提升实验效率；另一方面是因为需要给负责人持续反馈，包括当前的数据情况、可能的风险问题等，因为负责人也需要进行跨部门会议讨论，得给出来东西让他能有内容讲）。这个阶段虽然大多时候只是根据数据透视表和基础的T检验就完成了，但是有些特殊情况还是需要用到一些高级方法的（但是问题不大，你会的话你就直接操作，你不会的话你就和AI把问题讨论清楚，让ai给你更合适的分析建议，并且根据你用的软件给出执行方案）