传音
AI数据中台产品经理(J19869)
AI数据中台产品经理(J19869)
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品管理
产品管理
Ai平台
Etl
Llm
Rag
Sql
产品经理
数据中台
数据仓库建模
数据治理
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
技术挑战高、成长空间大的AI数据中台核心产品岗，薪资福利待确认，WLB信息不明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比产品管理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 480 个在招 · 其中产品管理 13 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 产品管理 · 约 470 个在招
职位详情
关于这个职位
本岗位负责传音AI+数据中台产品的整体规划与设计，核心工作包括设计数据集成、治理、服务及AI能力平台（如模型训练、特征工程）的产品化方案，推动从0到1的建设
需要深入理解业务数据需求，将复杂目标转化为清晰产品，并与研发、算法团队紧密协作，利用前沿技术驱动产品创新与优化
最低要求
本科及以上学历，财务、会计、计算机科学、数据科学、人工智能、信息管理、软件工程等相关专业优先
年以上产品经理工作经验，其中至少1年数据中台或数据平台产品经验，有AI+数据中台从0到1建设经验者优先
有数据中台、数据治理平台、BI平台、AI平台、数据资产管理等相关产品设计经验者优先
熟悉数据中台核心技术概念，包括但不限于数据仓库建模（维度建模/Data Vault）、ETL/ELT流程、数据湖、流批一体、OLAP引擎、数据血缘、元数据管理等，能与研发团队深度对齐技术方案
了解AI/ML平台核心概念，包括特征工程、模型训练与部署、LLM、RAG、向量数据库等，能够设计AI能力与数据中台的融合方案
具备扎实的数据分析能力，熟练使用SQL进行数据查询与分析，熟悉至少一种BI工具（如Tableau, PowerBI、帆软等），以数据驱动产品决策
具备优秀的跨部门沟通协调能力，能在产品、数据、研发、算法团队间高效协同
具备较强的逻辑思维与结构化表达能力，能清晰拆解复杂的数据问题并形成系统性解决方案
工作职责
负责AI+数据中台产品的整体规划与设计，涵盖数据采集、数据治理、数据服务、数据资产管理及AI能力平台等核心模块，明确产品定位与技术路线
深入理解财务部门的数据需求与AI应用场景，将复杂的数据驱动目标转化为清晰可落地的中台产品方案，输出高质量PRD及系统架构设计文档
负责数据中台核心能力的产品设计，包括数据集成（ETL/ELT）、数据仓库建模、指标体系搭建、数据质量监控、元数据管理、数据血缘追踪等
负责AI能力平台的产品设计，涵盖模型训练管理、特征工程平台、模型部署与推理服务、AI应用集成（如智能标签、智能推荐、智能预测等）的产品化方案
构建数据中台的核心指标体系与运营看板，通过数据资产使用率、数据质量评分、服务调用量等关键指标驱动产品持续优化
持续跟踪数据中台与AI平台领域的前沿技术动态（如Data Fabric、Data Mesh、Lakehouse、向量数据库、RAG等），推动产品的技术演进与差异化创新
优先资格
有AI+数据中台从0到1建设经验者优先
有数据中台、数据治理平台、BI平台、AI平台、数据资产管理等相关产品设计经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于AI与大数据融合的技术前沿，能深度参与从0到1的建设，技术成长空间大
- 负责的是公司的数据底座与AI能力平台，业务价值高，对个人技术视野和系统思维锻炼极强
- 角色需要平衡复杂的业务需求与技术实现可行性，跨部门沟通协调难度高
- 技术更新快，需要持续学习如Data Fabric、RAG等新概念，以保持方案的先进性
- 适合对数据治理与AI应用都有浓厚兴趣，具备扎实技术背景和优秀产品思维的复合型人才
- 乐于在复杂系统中定义规则、梳理逻辑，并享受通过产品设计解决业务问题的过程
缺点 / 挑战
- 从0到1建设过程挑战多，结果不确定性较高
角色解读
- 你可以沿着‘资深产品经理 - 产品总监 - 产品VP’的路径深化专业影响力，成为企业数据智能化战略的核心制定者
- 也可以凭借在AI与数据融合领域的深度积累，转向AI产品经理或数据架构方向，甚至进入咨询领域
- 你是AI+数据中台产品的‘总设计师’，负责规划和设计涵盖数据采集、治理、服务到AI能力的全套平台方案
- 你的工作是把财务等业务部门复杂的数据需求，翻译成研发团队能实现的、清晰的产品蓝图（PRD）
- 你还要持续跟进如RAG、向量数据库等前沿技术，确保产品保持竞争力
- 你需要精通数据中台的全套技术概念（如数仓建模、ETL、数据血缘），并了解AI平台（LLM、模型训练部署）的核心逻辑，这样才能设计出融合方案
- 强大的SQL和数据分析能力是基础，用于数据驱动决策
- 此外，跨部门（产品、数据、研发、算法）的沟通协调能力至关重要
申请策略
- 申请前，可研究传音的全球市场布局及其在新兴市场的业务，思考数据中台如何支撑其国际化业务
- 在面试中，展示你如何将技术可能性与业务目标结合，并能清晰阐述你的产品方法论
- 重点突出过往在数据平台、数据治理或AI平台相关产品的项目经验，尤其是从0到1的建设经历
- 用具体数据和成果（如提升数据质量百分比、缩短数据交付时间）证明你的产品价值
- 强调你对数据仓库建模、ETL、LLM/RAG等技术概念的理解深度
- 可深入学习云原生数据湖仓一体架构（如Lakehouse）和主流AI平台（如MLOps平台）的设计思想
- 强化自己在复杂指标体系搭建和数据资产运营方面的知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目类问题，突出你的思考和关键决策
- 对于技术设计问题，先阐述目标，再分解模块，说明关键技术选型及原因
- 对于协作与概念类问题，强调你的结构化思维、沟通技巧以及对技术趋势的独立判断
- 请介绍一个你主导的、最复杂的数据产品项目，从0到1的过程是怎样的？遇到了哪些核心挑战？
- 如何设计一套数据质量监控体系？关键指标有哪些？
- 如何评估和设计一个AI能力（如智能标签）与现有数据中台融合的产品方案？
- 在推动跨部门（如算法、研发）协作落地产品方案时，你通常如何沟通和管理分歧？
- 你如何看待Data Fabric或Data Mesh这类新概念？它们对我们的中台建设有何启发？
职位点评
薪资福利65
成长发展88
工作生活55
使命价值70
薪资福利
65中等
职位未在JD中明确披露薪资和福利待遇，因此无法判断其薪酬竞争力。作为科技公司的核心产品岗，薪资预计处于市场一定水准。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
88较高
该职位涉及数据中台与AI平台的融合建设，要求掌握数据仓库、AI/ML、LLM/RAG等多个前沿技术领域的知识，技术成长性极强。从0到1的建设经验对个人能力是极大锻炼。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据中台、AI能力平台、数据仓库建模、ETL/ELT、LLM、RAG、向量数据库、Data Fabric、Data Mesh、Lakehouse
成长机会从0到1建设经验者优先、推动产品的技术演进与差异化创新
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及任何关于工作模式（远程、混合办公）或WLB（弹性工时、不加班）的描述，通常这类岗位在公司现场办公。工作内容复杂，需深度思考和跨部门协调，可能对个人时间管理要求较高。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
岗位服务于公司内部数据能力建设，为财务等部门提供数据驱动决策的平台。行业属于消费电子与AI应用结合领域，具有一定的创新性，但社会直接影响力较为中性。
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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