商汤
数据产品经理（训练数据平台）
数据产品经理（训练数据平台）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
B端产品
Sql
大模型训练数据
数据产品经理
数据治理
数据资产管理
机器学习平台
跨团队协作
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
AI大厂核心数据平台PM，技术成长极快，薪资优厚，但工作强度可能较大
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
93 个在招 · 其中产品经理 6 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 产品经理 · 约 330 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责商汤训练数据平台的产品规划与设计，深入理解研究员的数据生产与训练流程，解决核心痛点
主要工作包括数据资产管理、治理及用户落地，协同研发与基础设施团队提升数据管理效率，并通过建立指标体系持续优化数据复用效果
最低要求
本科及以上学历，或具备同等水平的实践能力
年以上数据产品、研发平台或技术型 B 端产品经验
独立负责过数据平台、数据资产管理、机器学习平台或研发工具的需求、设计、上线及用户推广，能够说明实际用户与业务效果
理解元数据、数据版本、数据质量及权限等基本概念，具备复杂业务流程和数据产品设计能力
具备技术理解和数据分析能力，能阅读 JSON、数据字典及接口文档，使用 SQL 或同类工具支持业务分析和需求验证
有较强的跨团队推进能力，具备数据治理或平台落地实践，愿意深入业务现场推动资产盘点、流程改进和用户使用
具备良好的需求文档、原型和验收设计能力，能够按真实需求做优先级取舍，并持续跟踪上线后的使用结果
工作职责
深入理解研究员的数据生产与训练使用流程，识别核心痛点，制定与项目目标一致的产品规划和迭代优先级
负责训练数据接入、资产管理、治理与使用等场景的产品设计，推动需求分析、方案验证和研发交付
组织数据资产盘点，协同研究团队建立数据标准、管理口径与维护流程，推动存量资产纳管和新数据规范接入
协调研究、研发及基础设施等团队，推进版本验收、用户推广和反馈闭环，提升平台在日常研发中的使用效果
建立数据资产与产品使用的指标体系，分析使用效果并输出资产报告，持续优化数据管理与复用效率
优先资格
有大模型预训练、后训练、多模态数据或 Agent 数据相关产品经验
有数据治理、存量资产接入或平台推广经验，推动过业务团队建立日常数据维护机制
能使用 Python、API 或分析工具完成轻量数据核验、原型验证和报告生成
有模型训练数据构成、数据来源与成本、回流数据使用等分析或管理经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI核心赛道，接触最前沿的大模型训练数据，职业含金量高
- 平台型产品角色，能系统性提升数据治理与资产管理的全局视野
- 头部大厂背书，拥有完善的培训体系和广阔的内部转岗机会
- 直接服务于核心算法团队，工作成果对业务影响显著，成就感强
- 内部客户（研究员）需求专业且多变，沟通成本高，需极强的共情与引导能力
- 数据治理涉及历史遗留问题，推动存量数据规范化往往阻力较大
- 平台初期可能面临用户习惯培养难、推广落地周期长的问题
- 高强度研发节奏下，需平衡产品打磨速度与业务响应速度
- 适合具备3年以上B端/数据产品经验，对AI技术有浓厚兴趣，且擅长处理复杂逻辑和推动跨团队协作的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向深耕：成为AI基础设施领域的专家级产品经理，主导更核心的底层平台建设
- 横向拓展：向AI战略、数据运营或技术管理方向转型，负责更大范围的业务线
- 行业壁垒：积累的大模型数据治理经验在当前AI浪潮中具有极高的稀缺性和市场竞争力
- 作为连接算法研究员与工程团队的桥梁，规划训练数据平台的功能架构
- 主导数据资产的盘点、治理标准化及全生命周期管理，确保数据可用、可控
- 通过数据分析与指标体系建设，持续优化数据平台的用户体验与流转效率
- 推动平台在内部研发团队中的落地应用，收集反馈并迭代产品版本
- 扎实的数据产品方法论，精通数据治理、元数据管理及数据质量管理
- 较强的技术理解力，能读懂JSON、SQL及API文档，能与工程师无障碍沟通
- 熟悉大模型（LLM）训练数据流程，了解预训练、微调及Agent数据特性者优先
- 优秀的跨部门协调能力，能推动多方资源配合完成复杂的平台建设项目
申请策略
- 面试前深入研究商汤的技术栈及近期发布的大模型产品，思考其数据痛点
- 准备一个关于“如何说服算法团队接受新的数据管理规范”的行为面试题案例
- 展示你对“数据作为AI时代石油”这一理念的深刻理解
- 重点突出过往负责的数据平台规模、数据量级及治理成效（如提升效率XX%）
- 详细描述一次从0到1搭建数据资产管理模块或推动数据标准化的完整案例
- 强调技术背景，列出掌握的SQL、Python等工具技能，证明能与研发高效协作
- 若有大模型、AIGC相关数据产品经验，务必放在显眼位置并量化业务价值
- 补充学习大模型训练全流程知识，特别是Data-centric AI理念
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你在其中扮演的角色和解决的难点
- 数据驱动：用具体指标（如节省工时、提升准确率、降低存储成本）来佐证你的决策
- 用户视角：始终围绕“如何降低研究员门槛”、“如何提升数据安全性”等核心价值展开
- 技术对齐：适当展示对技术实现难度的理解，体现你能做出合理的产品妥协
- 请分享一个你主导过的最复杂的数据平台或数据治理项目，你是如何定义成功标准的？
- 面对算法研究员提出的非标准化数据需求，你会如何进行产品化改造和规范引导？
- 如何衡量一个训练数据平台的使用效果和资产复用率？你会关注哪些核心指标？
- 如果存量数据质量很差，你如何制定分阶段的治理策略以平衡业务进度？
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活45
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的AI头部大厂，提供具有市场竞争力的薪酬包及完善的福利体系，能满足较高的物质回报预期。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
92较高
岗位深度绑定大模型前沿技术，能提供极佳的技术视野成长路径及稀缺的行业经验积累，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、多模态、SQL、Python、数据治理、机器学习平台
业务类型profit_center
工作生活
45较低
互联网大厂研发岗位通常伴随较高工作强度，JD未提及弹性工作或WLB保障，推测为常规的高压工作模式。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
投身于人工智能核心基础设施建设，推动AI技术进步，具有较高的行业使命感和社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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