数据产品经理(J40572)

优缺点分析

角色解读

• 可向资深数据产品专家、AI产品总监方向发展
• 或转型为数据业务负责人，主导企业级AI数字化转型与数据资产运营
• 负责数据产品的规划与演进，结合大模型技术提升产品性能与用户体验
• 利用数据治理工具（如数据湖仓、血缘分析）进行数据质量监控与优化
• 通过AI能力为业务提供数据洞察、分析与决策支持，将大模型应用于海量数据预测
• 扎实的数据治理知识（元数据、数据血缘等）与数据产品化能力
• 熟悉大模型在数据处理、分析和预测中的应用，能将其融入产品设计
• 具备优秀的逻辑思维与复杂问题解决能力，能独立推进产品落地

申请策略

• 了解海信近期的数字化转型战略及AI大模型在相关产业中的具体应用场景，面试时展现对传统企业AI转型的深刻理解
• 突出过往数据产品从0到1或从1到10的规划与落地经验
• 重点展示大模型或AI技术在数据质量监控、数据分析预测中的实际应用场景与业务收益
• 强调数据治理（元数据、血缘）的专业深度及解决复杂数据问题的案例
• 深入学习主流大模型的API调用、Agent开发及RAG架构，提升AI产品化能力
• 补充数据湖仓（如Iceberg、Hudi）的底层架构知识，夯实数据治理技术底座

面试指南

• 采用“业务痛点-技术方案-落地效果”的STAR法则进行结构化表达
• 对于大模型应用题，先明确场景边界，再谈Prompt工程/RAG/微调等技术选型，最后强调业务价值与ROI
• 如何利用大模型提升数据质量监控的效率？请分享具体思路
• 在数据湖仓架构下，如何设计数据血缘追踪方案？
• 面对业务方模糊的数据分析需求，你如何将其转化为可落地的数据产品功能？
• 大模型在海量数据预测中存在哪些局限性？如何克服？
• 准备1-2个主导过的数据治理或AI数据产品成功案例，复盘其中的技术难点与业务收益
• 提前了解海信的主营业务板块及数字化现状，思考大模型如何赋能其具体业务线