一汽-大众汽车
助理座舱大数据产品经理
助理座舱大数据产品经理
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
SQL
数据产品
AIGC
智能座舱
用户画像
AI 估算 · 10k–18k
助理岗，2年经验，成都薪资水平，智能座舱方向有附加值，大厂稳定但传统车企薪资中等
职位详情
关于这个职位
这个职位负责智能座舱数据产品的规划、设计与全生命周期管理，需要融合数据分析与产品能力，为座舱业务提供数据驱动决策
你将有机会深入车联网和AI Agent前沿领域，在跨国巨头平台上从0到1打造数据产品
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2年以上相关工作经验
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
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
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
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
- 跨国巨头企业平台，职业稳定性高，资源丰富
- 智能座舱属于汽车行业高速增长赛道，技术前沿
- 数据产品全流程经历，快速积累项目经验
- 传统车企数字化转型过程中跨部门协作可能复杂
- 需要持续学习AIGC、大模型等新兴技术
- 助理岗初期可能涉及较多执行性工作
- 适合有数据分析背景、对汽车智能产品充满热情、追求技术成长的初级产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可以向高级数据产品经理或数据产品专家发展
- 有机会转型为AI产品经理或车联网产品负责人
- 在一汽大众体系内可往数据科学或技术管理方向晋升
- 负责智能座舱数据产品的规划与蓝图设计，包括用户画像、场景规则库等
- 构建并优化核心数据指标体系，如用户活跃度、场景触发率等
- 主导数据产品从需求分析到上线迭代的全生命周期管理
- 作为桥梁协同大数据、算法与业务团队，推动数据驱动决策
- 精通SQL、Python或R进行数据分析，具备统计学基础
- 优秀的产品需求洞察和产品化能力，熟悉数据产品全流程
- 快速理解智能座舱业务逻辑和用户体验旅程
- 熟练使用Tableau、Axure、Jira等工具，沟通协作能力强
申请策略
- 在求职信中表达对汽车智能化的理解和热情
- 关注一汽大众数字化转型动态，体现行业洞察
- 突出数据产品从0到1的完整案例或数据分析项目
- 强调在车联网、智能座舱或AI领域的相关经验
- 量化展示数据指标设计或产品改进成果
- 体现跨团队协作和沟通能力的具体事例
- 提前学习AIGC、大模型Agent的基础知识
- 强化SQL和Python实操，准备数据产品设计作品
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历：情境、任务、行动、结果
- 展示数据驱动思维：从业务问题出发，定义指标，分析数据，产出结论
- 体现平衡多方需求的能力：沟通、优先级排序、数据验证
- 请设计一个智能座舱的用户画像数据产品，包含哪些维度？
- 介绍一个你主导的数据产品项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何衡量语音助手的使用满意度？你会选择哪些指标？
- 当业务方和算法团队对数据需求不一致时，你如何协调？
- 谈谈你对车联网数据安全和隐私保护的看法
匹配度报告
68
综合匹配度
大厂转型岗，技术前沿，成长空间大，但WLB未知，薪资中等偏上。
适合人群
适合追求技术成长和行业前沿的求职者，能接受现场办公和一定程度的不确定性。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
65中等
薪资未明确，但一汽大众作为跨国巨头提供稳定保障，福利体系完善，薪酬竞争力中等偏高。
薪资信号未披露（AI估算：10K-18K/月）
成长发展匹配
85较高
智能座舱属于前沿技术领域，涉及AIGC、大模型，成长空间大；但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、R、Tableau、Axure、Jira、智能座舱、AIGC、大模型Agent
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
成都现场办公，未提及弹性工作或WLB，传统车企可能加班情况未知。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
智能座舱是汽车行业创新方向，但岗位偏内部数据支持，社会价值中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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