一汽-大众汽车
座舱大数据产品经理
座舱大数据产品经理
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
成都市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
数据产品管理
智能座舱
车联网
AIGC
SQL
AI 估算 · 18k–30k
大数据产品经理，负责指标体系构建与数据产品规划，需懂业务与数据，复合型人才。
职位详情
关于这个职位
该职位是智能座舱领域的数据产品经理，主要负责将座舱业务需求转化为数据产品
你需要规划数据产品蓝图，构建核心数据指标体系，并管理数据产品的全生命周期，从需求分析到上线迭代
同时，作为数据与业务间的桥梁，你需要协同多个团队，驱动基于数据洞察的业务决策
最低要求
国内大学统招本科及以上学历，或已取得教育部留学服务中心认证的“学历学位认证书”的本科及以上学历留学生，计算机、统计、数学、信息技术或车辆工程等相关专业
具备核心技能 数据分析：精通SQL，熟练使用Python/R进行数据分析
具备扎实的统计学基础与逻辑推理能力
产品能力：出色的用户需求洞察、抽象和产品化能力
熟悉数据产品从0到1的全流程
业务理解：能快速理解智能座舱的业务逻辑、用户体验旅程及商业目标
领域知识：熟悉智能座舱常见功能、场景及数据构成
了解车联网、AIGC、大模型Agent的基本概念及其对数据产品的需求
工具与协作：熟练使用数据可视化工具（如Tableau）、产品设计工具（如Axure）及项目管理工具（如Jira）
具备出色的文档撰写与演示沟通能力
思维特质：数据敏感，具备强烈的业务导向和结果驱动意识
好奇心强，乐于主动探索数据背后的原因
国内高校毕业生大学英语四级(CET-4 425分)及以上或托福成绩80分及以上、雅思成绩6.0分及以上，海外高校毕业生须达到同等水平，较好的英语或德语读写能力，能够进行日常对话
年龄40周岁及以下
工作职责
数据产品规划与定义 洞察智能座舱业务（如用户交互、场景服务、AI Agent），规划数据产品蓝图（如用户画像、场景规则库、智能服务指标）
深度参与需求分析，将业务问题转化为可衡量的数据指标与数据需求
数据指标体系构建 设计并持续优化智能座舱的核心数据指标体系（如用户活跃度、场景触发率、AI服务满意度等），确立各指标的定义、口径与采集方案
数据产品全生命周期管理 主导数据产品的需求分析、原型设计、开发跟进、验收测试及上线后迭代
产品形态包括：内部数据看板、分析工具、算法特征库、对外数据服务API等
跨团队协同与驱动 作为数据与业务间的桥梁，协同大数据工程师确保数据供给，与算法工程师明确特征需求，向业务方解读数据，并驱动基于数据洞察的决策
专项分析与洞察挖掘 针对重点业务问题（如“如何提升语音助手在行车中的使用率”）开展专项分析，输出策略建议，并推动落地形成数据产品闭环
优先资格
优先项：有车联网、智能座舱或AI产品相关领域的数据产品/分析经验
有成功推动数据产品从0到1落地的完整案例
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处汽车智能化前沿领域，智能座舱是行业热点，职业前景广阔
- 在一汽-大众这样的头部车企平台，能接触到丰富的业务场景和资源
- 岗位融合了数据、产品和业务，能快速积累跨领域的复合型技能
- 工作成果直接驱动业务决策和产品迭代，价值感和影响力强
- 需要同时精通数据、产品和汽车业务，对学习能力和知识广度要求高
- 智能座舱技术迭代快，需要持续学习跟进AIGC、大模型等新技术
- 适合具备数据分析基础、对汽车智能化有热情、并希望在产品领域发展的复合型人才
缺点 / 挑战
- 作为跨团队协同的桥梁，沟通协调和推动落地的压力可能较大
角色解读
- 可以在智能座舱或车联网领域深耕，成为资深数据产品专家或业务负责人
- 可以向更综合的产品管理或业务战略方向发展，利用数据驱动业务创新和增长
- 随着AI和自动驾驶技术的发展，有机会拓展到更前沿的汽车智能化产品领域
- 你将负责洞察智能座舱业务，规划数据产品蓝图，将业务问题转化为具体的数据指标和需求
- 你需要设计并持续优化智能座舱的核心数据指标体系，定义指标口径和采集方案
- 你将主导数据产品的全生命周期管理，包括需求分析、原型设计、开发跟进和上线迭代
- 作为桥梁，你需要协同大数据、算法和业务团队，驱动基于数据洞察的决策落地
- 需要精通SQL和Python/R进行数据分析，具备扎实的统计学基础和逻辑推理能力
- 需要出色的产品能力，包括用户需求洞察、抽象和产品化，熟悉数据产品从0到1的全流程
- 需要快速理解智能座舱的业务逻辑、用户体验和商业目标，熟悉相关领域知识如车联网和AIGC
- 需要熟练使用Tableau、Axure、Jira等工具，并具备优秀的文档撰写和沟通演示能力
申请策略
- 深入了解一汽-大众在智能座舱领域的现有产品和战略布局，在申请和面试中体现你的关注和思考
- 由于要求英语或德语能力，准备好用相关语言进行日常对话或阅读技术文档
- 重点突出数据产品从0到1的完整项目经验，特别是与车联网、智能座舱或AI相关的案例
- 详细描述使用SQL、Python进行数据分析，以及使用Tableau等工具进行数据可视化的具体项目和成果
- 强调在跨团队协作中，如何驱动数据洞察落地为业务决策或产品功能的经历
- 展示对智能座舱业务逻辑、用户体验旅程的深刻理解和相关领域知识
- 如果对车联网或AIGC了解不深，可以提前学习相关行业报告和技术白皮书，构建知识框架
- 针对可能的技术考察，可以复习统计学基础、SQL复杂查询以及Python/R的数据分析库
面试指南
- 对于案例类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰结构化地回答，重点突出你的角色、具体行动和量化成果
- 对于方案设计类问题，先明确业务目标和核心问题，再拆解为可分析的数据维度，最后提出产品化或策略化的解决方案
- 对于协作或挑战类问题，展现你的沟通技巧、问题解决能力和以结果为导向的思维，强调如何达成共识并推动项目前进
- 请分享一个你从0到1负责的数据产品案例，重点说明你是如何定义需求、设计指标和推动落地的？
- 如果业务方提出‘提升语音助手在行车中的使用率’这个目标，你会如何设计分析框架和数据产品方案？
- 请举例说明你如何处理与工程师（数据/算法）或业务方在需求或优先级上的分歧？
- 你如何确保数据指标的准确性和一致性？请谈谈你设计数据采集和校验方案的经验
- 你如何看待AIGC或大模型对智能座舱数据产品带来的机遇和挑战？
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