小米
AI数据产品经理
AI数据产品经理
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
跨团队协作
SQL
数据仓库
LLM
数据产品
指标体系
Nl2Sql
AI 估算 · 20k–45k
资深数据产品经理，AI方向，大厂薪资较高，小米北京岗位
职位详情
关于这个职位
作为小米的AI数据产品经理，你将负责智能分析平台及数据Agent的规划与设计，主导指标口径治理和NL2SQL体验优化，推动数据质量闭环
这是一个结合AI前沿技术与数据产品落地的核心岗位，适合有数据产品背景并对LLM、Agent等概念有所了解的求职者
最低要求
经验：3-5 年产品经理经验，其中至少 2 年数据产品/BI/数据平台相关经验
数据基础：熟悉数据仓库体系（维度建模、指标体系），能写 SQL，理解 ETL 流程
AI 认知：了解 LLM 基本原理与能力边界，理解 Prompt Engineering、RAG、Agent 编排等概念
产品能力：优秀的需求分析与 PRD 撰写能力，能独立完成从 0 到 1 的产品设计
沟通力：出色的跨团队沟通协调能力，能与算法/研发/数据团队高效对话
工作职责
Data Agent 产品规划与设计：负责智能分析平台整体规划及落地
龙虾运营看板产品设计：与数据研发协作，完善使用/体验/成本/Skill 四块看板，建立任务质量分级体系（L1-L4）、留存粘性指标、ROI 衡量模型
指标口径治理：主导 Ontology 体系建设，推动指标定义标准化，确保 Agent 和看板使用统一语义
数据质量闭环：数据治理及数据监控数据异常艰苦及分析，推动问题从发现→归因→修复→验证全流程闭环
NL2SQL 体验优化：优化自然语言取数准确率（目标 ≥90%），设计多轮追问、上下文补全、指标语义映射等核心体验
跨团队协同：对接算法（Agent 编排）、研发（平台开发）、数据团队（数仓/ETL）、业务方（需求验证），确保方案高效落地
AI 洞察
优缺点分析
- 小米作为大厂，平台资源丰富，项目影响力大
- 职位涉及AI前沿技术（LLM、Agent），技能积累含金量高
- 能深度参与数据治理和AI产品设计，职业发展空间广阔
- 需要同时掌握数据产品和AI知识，学习门槛较高
- 跨团队协作复杂，需平衡多方需求
- NL2SQL准确率目标高，技术要求严格
- 适合有数据产品经验，对AI技术充满热情，喜欢解决复杂问题并推动创新的求职者
角色解读
- 向AI产品专家方向发展，深入探索LLM在数据领域的应用
- 可晋升为数据平台负责人或AI产品线负责人，管理更大范围的团队和业务
- 积累跨领域经验后，可转型为AI解决方案架构师或数据科学负责人
- 负责AI数据产品的规划与设计，包括Data Agent和运营看板，推动智能分析平台落地
- 主导指标口径治理，建设Ontology体系，确保数据语义统一
- 优化NL2SQL体验，提升自然语言取数准确率至90%以上，设计多轮追问等交互
- 跨团队协调算法、研发、数据及业务方，推动项目高效实施
- 扎实的数据产品经验，至少2年数据平台或BI相关，熟悉数据仓库和指标体系
- 具备AI基础认知，理解LLM、RAG、Agent编排等概念
- 优秀的需求分析和PRD撰写能力，能独立完成产品设计
- 出色的跨团队沟通协调能力，能与技术团队和业务方高效对话
申请策略
- 提前了解小米在AI与数据领域的布局，特别是智能分析平台方向
- 准备一个完整的产品设计案例，展示从0到1的能力
- 突出数据产品项目经验，特别是与AI结合或数据平台相关
- 强调SQL和数据分析能力，展示对数据仓库的理解
- 详细描述跨团队协作的成功案例，体现沟通协调能力
- 学习LLM应用开发，如Prompt Engineering和RAG实践
- 掌握数据治理方法论，熟悉Ontology或知识图谱概念
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出量化成果
- 对于技术问题，从用户需求出发，结合技术可行性分析，展示平衡能力
- 请介绍一个你设计的数据产品，并说明如何衡量其价值
- 如何利用LLM提升数据查询体验？请给出具体方案
- 当多个业务方对同一指标口径有争议时，你如何协调统一？
- 请描述一个你推动数据质量闭环的案例，遇到的最大挑战是什么？
- 你如何看待Agent在数据产品中的应用潜力？
- 复习数据仓库和指标体系建设知识，准备实际案例
匹配度报告
68
综合匹配度
大厂AI数据产品，技术前沿，薪资优厚，但WLB未知。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展，对AI前沿有强烈兴趣的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
小米大厂薪资有竞争力，但JD未明确薪资范围，福利信息缺失。
薪资信号未披露 (20K-45K/月)
成长发展匹配
85较高
职位涉及LLM、Agent等前沿技术，技能成长空间大，但未提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、NL2SQL、Ontology
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
北京现场办公，JD未提及弹性工作或WLB信息，无法判断。
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
60中等
处于AI高速增长赛道，但社会影响力一般，创新程度积极。
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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