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
长春市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
产品全生命周期
数据指标体系
智能座舱
车联网
AIGC
SQL
AI 估算 · 20k–35k
该岗位结合了数据、产品和汽车智能化前沿领域，技能复合度高，在大型车企平台有良好发展前景，薪资具备市场竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于智能座舱领域的数据产品经理岗位
你将负责规划、定义并管理数据产品，构建核心数据指标体系，并作为数据与业务之间的桥梁，通过专项分析驱动业务决策
核心工作是将智能座舱的业务问题转化为可落地的数据产品和数据洞察
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
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
- 平台优势：在一汽-大众这样的跨国汽车巨头工作，能接触大规模真实业务数据和前沿的智能座舱项目
- 技能复合：岗位横跨数据、产品、汽车技术，能培养稀缺的复合型能力，职业护城河较宽
- 行业前景：智能座舱和车联网是汽车行业的核心增长点，处于快速发展赛道，职业前景广阔
- 技术复杂度高：需要同时理解汽车硬件、软件交互、数据算法和业务逻辑，学习曲线较陡
- 适合具备扎实数据分析功底、对汽车智能化有浓厚兴趣、并希望将技术能力转化为产品价值的复合型人才
缺点 / 挑战
- 跨部门协同压力大：作为桥梁角色，需要频繁与数据、算法、业务等多方沟通对齐，推动力要求高
- 业务落地挑战：数据产品的价值最终需体现在业务提升上，从分析到落地见效的过程可能充满不确定性
角色解读
- 专业路径：可向资深数据产品专家、数据产品总监方向发展，深耕汽车智能化数据领域
- 管理路径：凭借出色的跨部门协同和驱动能力，可转向产品团队管理或业务线管理岗位
- 行业拓展：积累的汽车智能化数据产品经验，可向更广阔的物联网、AI产品领域拓展
- 负责智能座舱数据产品的规划、定义与全生命周期管理，包括数据看板、分析工具、API服务等
- 构建并优化智能座舱核心数据指标体系，将业务问题转化为可衡量的数据指标和采集方案
- 作为数据与业务、技术团队的桥梁，协同各方资源，驱动基于数据洞察的业务决策和产品迭代
- 针对特定业务场景（如提升语音助手使用率）进行专项数据分析，输出策略并推动落地，形成闭环
- 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
- 出色的产品能力，包括需求洞察、抽象、产品化，并熟悉数据产品从0到1的全流程
- 深入理解智能座舱业务逻辑、用户体验及车联网、AIGC等前沿技术领域
- 熟练使用Tableau、Axure、Jira等工具，并具备优秀的跨团队沟通和文档撰写能力
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，在面试中展现你的业务洞察
- 提前思考汽车行业数据产品的特点（如实时性、安全性、车规级要求），在交流中体现你的专业度
- 重点突出与数据产品从0到1相关的项目经验，详细描述你在其中承担的角色、使用的工具（SQL, Python, Tableau等）和取得的量化成果
- 如果有车联网、智能座舱或AI相关的经验，务必单独列出并详细说明，这是重要的加分项
- 展示你的跨团队协作案例，说明你如何作为桥梁推动数据项目并驱动业务决策
- 在技能部分明确列出SQL, Python, Tableau, Axure, Jira等职位要求的具体工具
- 如果对智能座舱具体功能（如DMS、OMS、语音助手）了解不深，可提前学习相关行业报告和产品评测
- 针对‘将业务问题转化为数据指标’这一核心能力，可以准备1-2个自己过往的实践案例，并思考如何优化
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地描述项目经历，重点突出你的个人贡献和量化结果
- 对于业务分析类问题，遵循‘理解业务目标->拆解关键因素->设计衡量指标->规划数据采集与分析方案’的逻辑框架
- 在回答协同类问题时，体现‘换位思考、明确共同目标、提供数据支撑、寻求共赢方案’的沟通和推动思路
- 请分享一个你从0到1负责的数据产品案例，包括需求来源、指标设计、落地过程和最终效果
- 如果业务方提出‘想提升语音助手在行车中的使用率’，你会如何设计分析框架和数据指标？
- 当数据工程师认为你的某个数据需求开发优先级不高时，你会如何沟通和推动？
- 请举例说明你如何通过数据分析发现了一个业务机会或问题，并推动了后续的改进
- 你如何评估一个数据产品（比如一个内部数据看板）的成功与否？
职位点评
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