数据产品经理

工作内容

作为深入业务的高级数据产品经理,你将独立操盘一个完整数据域,与 Data Engineering 团队紧密协作,把业务战略转化为可规模化、可信赖的数据资产与数据产品。你需要同时驾驭数据应用与数据平台两条线,通过数据建模、指标体系建设、埋点设计与治理,并借助 AI 大幅提升交付效率,保障数据准确可靠、支撑高效决策、驱动业务增长。 主要工作职责:

1. 数据建模与指标体系建设
   1. 数据建模与资产规划: 以业务目标为导向,设计所辖业务域的维度模型(事实表 / 维度表 / 宽表 / 聚合层),规划并建设作为唯一可信源的数据集市,减少口径混淆与重复开发。
   2. 指标注册与统一: 主导业务域核心指标的定义、拉齐与字典化建设,确保口径一致、变更可追溯,并打通指标平台与可视化应用。
2. 数据应用与平台产品设计
   1. 数据应用建设: 管理数据集字段的全生命周期与易用性,建设示范性数据看板与自助取数工具,确保业务方能高效、准确地获取与分析数据。
   2. 数据平台能力: 负责内部数据工具与平台的产品设计(如指标平台、实验平台、埋点管理工具等),保障高质量功能交付,服务内部分析师与产品经理。
3. 前端埋点设计、管理与分析
   1. 埋点规划: 与业务团队深度协作,在核心功能上线前完成高质量的埋点规划与字典建设,确保有效、准确地捕捉用户行为。
   2. 埋点质量与分析: 建立埋点质量评估与优化机制,进行全生命周期管理,创建分析示范看板,支撑实时用户行为分析。
4. AI 驱动的交付提效
   1. AI 加速交付: 在数据建模、指标定义、质量校验等环节深度应用 LLM、AI agent 与自动化工具,显著提升交付效率与质量。
   2. 能力沉淀: 将可复用的模板、prompt 与 AI workflow 沉淀到共享技能市场,放大整个团队的产出。

任职要求

• 认知判断: 能穿透业务的模糊性,将模糊的业务问题转化为清晰的数据需求,并快速判断数据是否合理、是否有价值;在信息不全时也能做出可解释的取舍,将零散需求收敛为完整的产品与资产规划。
• 推动力: 能推动复杂的、跨团队、跨季度的项目落地,在无正式授权的情况下高效对齐 Data Engineering、分析师与业务方,对结果端到端负责,并能提前预警风险。
• 5 年以上数据相关领域或数据产品设计经验,熟悉数据仓库、数据建模、数据应用与分析工具;头部互联网 / 科技公司经验优先。
• 扎实的数据建模与指标体系设计能力——维度建模、数仓分层,熟练 SQL,能独立完成数据探查与口径验证。
• 具备 AI 原生的工作方式,熟练使用 LLM 与 AI 编程工具辅助日常工作,并清楚其能力边界。
• 优秀的沟通与跨团队协作能力,能作为业务与技术之间的桥梁,推动数据驱动文化。
• 高度责任感、抗压能力强,具备主人翁精神,能从业务需求中抽象出数据需求,并推动数据资产的建设与优化。

加分项

• 有增长、交易或大型互联网、金融平台的数据经验。
• 熟悉现代数据技术栈(ODPS / Hologres / Flink / Kafka 等)及实时 / 离线数据架构

《候选人隐私声明》
最近更新日期：2025年【9】月【1】日   1. 介绍 本《全球候选人隐私声明》（简称“隐私声明”）旨在帮助您了解当您向我们提交职位申请时，我们在收集、处理、传输及使用个人数据方面的政策。 本隐私声明不适用于非候选人或非申请人的用户、访客或访问网站的客户。 此外，本隐私声明不适用于我们的现有或前员工或独立承包商，因为其受公司内部员工隐私政策的约束。   2. 一般信息 (a) 您的信息 我们将收集并处理与您相关的特定个人数据，具体包括：

• 个人资料数据：姓名、别名、个人联系方式（如地址、电话、电子邮件）、驾驶执照、移民身份；
• 资质资料：简历、公司简介中的信息、社交媒体资料及活动、照片、求职信、工作经历、资质与技能、推荐人信息，以及必要时进行的背景调查（可能包含犯罪记录详情）；
• 就业数据：职位名称、办公地点、公司电子邮箱地址、薪酬、福利、专业经验、教育背景（含专业认证与资质）、起止日期、绩效记录、培训记录、员工编号；
• 紧急联系人数据（如适用）；
• 与劳动或就业法律合规相关的信息；
• 系统数据：我们通过与您沟通获取的音频、电子或类似信息（例如电话录音、电子邮件）；
• 您自愿提供的其他数据，包括您在反馈或调查中选择表明身份时提交的数据。