携程
数据产品专家（用户意图与全域画像）(MJ034548)
数据产品专家（用户意图与全域画像）(MJ034548)
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
SQL
LLM
BigQuery
数据质量
数据标注
CDP
用户画像
DMP
Prompt模板
AI 估算 · 20k–35k
数据产品专家岗位，3-5年经验，上海互联网大厂，前沿技术，薪资有竞争力
职位详情
关于这个职位
作为数据产品专家，你将负责从海量用户行为数据中构建精准意图识别模型，利用LLM技术提升画像标签的语义化，并优化数据质量链路
该职位需要深入理解用户需求，与工程、算法、营销等多团队协作，推动数据中台能力的落地
适合有3-5年数据产品经验、熟悉CDP/DMP及SQL，对LLM有深度理解的专业人士
最低要求
-5 年数据产品经验，熟悉CDP、DMP 或用户画像系统架构，有 OTA 或大型电商背景者优先
SQL 功底深厚（BigQuery/Spark 等），能完成复杂 ID Mapping 逻辑的设计
对 LLM 原理有深度理解，知道如何利用 AI 提升数据标注与预测的效率
极强的同理心与嗅觉，能从“看一会儿、关掉、过两天再看”这种破碎行为中，勾勒出用户的真实需求和决策压力点
逻辑极度严密，对数据质量有“洁癖”，同时具备将复杂业务问题抽象为数学公式或算法逻辑的能力
文档沟通力：具备极强的逻辑归纳与文档编写能力，能将复杂的算法转化为易于理解的业务规则
擅长结构化表达，能在多方协作中快速达成共识
执行驱动：具备极强的自驱力与韧性，能主动挖掘业务痛点并推动项目从 0 到 1 落地
工作职责
从海量长周期、非结构化行为中提取语义特征，构建从“模糊搜索”到“精准意图”的实时映射模型
定义如何利用 LLM 自动生成合成数据或进行知识增强，提升画像标签的语义化程度，让数据能直接被 Agent 调用
数据质量生命线：设计并优化底层埋点与数据流转逻辑，解决脏数据与逻辑冲突，确保应用端数据的高时效与强准确性
策略转化：将深度的行业洞察转化为可落地的 Prompt 模板、SQL 逻辑或模型特征，指导预定及营销场景等的业务接入
跨团队驱动：作为用户数据的“传教士”，推动工程、算法、营销及运营团队接入中台能力，协调多方资源解决数据口径不一或埋点缺失的顽疾
AI 洞察
优缺点分析
- 深度接触 LLM 等前沿技术，积累 AI 与数据产品结合的宝贵经验
- 在携程这种旅游巨头工作，能处理海量真实用户数据，提升数据敏感度
- 跨团队协作的机会多，锻炼协调和影响力，职业发展空间大
- 数据质量要求极高，需要处理脏数据和逻辑冲突，工作细致且可能枯燥
- 需要对业务有深刻理解，从碎片行为中提炼意图，对同理心和洞察力要求高
- 跨团队协调可能遇到阻力，需要较强的沟通和推动能力
- 适合有数据产品经验、对用户行为分析感兴趣、喜欢用 AI 技术解决实际问题的求职者，尤其适合追求技术深度与业务结合的人
角色解读
- 数据产品专家 → 高级数据产品经理 → 数据产品总监，负责更大规模的数据中台或策略产品
- 专注于用户画像和意图识别领域，成为行业内的数据策略专家或 AI 产品专家
- 横向扩展至算法或工程方向，转型为数据科学家或 AI 产品负责人
- 从海量用户行为数据中提取语义特征，构建用户意图实时映射模型，将模糊搜索转化为精准意图
- 利用 LLM 生成合成数据或进行知识增强，提升用户画像标签的语义化程度，使数据可直接被 AI Agent 调用
- 设计并优化数据埋点与流转逻辑，解决脏数据和逻辑冲突，确保数据质量的高时效与准确性
- 将行业洞察转化为 Prompt 模板、SQL 逻辑或模型特征，驱动预订及营销场景的业务落地
- 精通 SQL（BigQuery/Spark），能设计复杂 ID Mapping 逻辑
- 深度理解 LLM 原理，能利用 AI 提升数据标注与预测效率
- 熟悉 CDP/DMP 或用户画像系统架构，有 OTA 或大型电商背景优先
- 极强的逻辑、同理心与文档沟通能力，能将复杂问题抽象为业务规则
申请策略
- 在求职信中表达对用户意图理解和数据质量驱动的热情
- 提前了解携程的业务逻辑，特别是预订和营销场景，准备相关案例以展示行业理解
- 突出 CDP/DMP 或用户画像相关项目经验，尤其是从 0 到 1 构建标签体系的经历
- 强调 SQL 和数据处理能力，列举复杂查询或 ID Mapping 优化案例
- 如果有使用 LLM 进行数据标注或增强的经验，务必详细描述
- 展示跨团队协作成果，如推动数据中台在业务中的落地
- 深入学习 LLM 原理及在数据领域的应用，如 Prompt Engineering、RAG
- 复习 BigQuery 或 Spark SQL 的高级用法，练习复杂数据清洗和转换
面试指南
- 回答项目案例时采用 STAR 原则：背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景给出方案，体现逻辑清晰
- 对于协调问题，强调沟通策略和推动能力，展示同理心和结果导向
- 请描述一个你从用户行为数据中构建用户画像标签的案例
- 如何利用 LLM 来提升数据标注的效率和准确度？
- 当跨团队合作时，如何处理不同部门的数据口径不一致问题？
- 如果发现埋点数据丢失导致标签不准确，你会如何排查和解决？
- 你如何看待数据质量？请举一个你坚持数据质量的例子
匹配度报告
62
综合匹配度
携程数据产品专家，前沿技术栈，发展空间大，WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对薪资和生活平衡要求不极端敏感。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
60中等
薪资未明确，但基于互联网大厂和数据产品专家岗位，市场水准中等偏上，福利未提及。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
90较高
涉及 LLM 等前沿技术，技能成长空间大；JD 提到 '策略转化'、'跨团队驱动'，有发展潜力，但未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、CDP、DMP、用户画像、BigQuery、Spark、数据质量
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
未提及远程或弹性工作，地点上海市区可能通勤便利，但加班信号未明确，行业通常有一定强度。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
旅游行业属于成熟行业，社会影响力中性，创新水平为积极采用新技术，但使命信号不明确。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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