微创医疗
数据产品专家-大本营能力中心
数据产品专家-大本营能力中心
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Chatbi
Etl
Rag
Sql
商业智能 (Bi)
大模型应用 (Llm)
数据产品
数据治理
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心数据产品专家岗，聚焦AI+医疗前沿技术，成长性强但工作挑战大
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
6.0万
比AI产品经理中位数高
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
22 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
负责制定医疗领域BI与数据分析产品的中长期路线图，主导数据治理体系落地及数据安全策略
设计自助分析、ChatBI等端到端数据分析产品功能，并协调研发团队实现
需具备8年以上经验，深入理解大模型应用（如RAG、Agents）及数据仓库技术
最低要求
本科及以上学历，8年以上数据产品或商业智能相关经验，拥有企业级数据产品/BI平台从0到1的完整设计与落地项目
深入理解数据仓库、ETL流程及数据治理体系，能确保智能应用建立在可信、一致的数据基础之上
具备前瞻性的产品视野，能清晰定义智能数据分析产品的核心价值、交互范式与演进路径
大模型技术应用理解：熟悉大模型的基本原理、主要应用模式（如Fine-tuning, RAG, Agents）、常见技术栈（如LangChain）及部署考量（如性能、成本、安全），其中至少1年专注于大模型（LLM）应用产品或ChatBI类产品的设计、开发或项目管理
卓越的跨团队协同：出色的沟通与推动能力，能在业务、数据、算法、研发等多方团队间建立共识，驱动复杂项目高效交付
扎实的数据基础：熟练使用SQL及数据分析工具进行数据探查与验证，具备良好的数据敏感度和业务洞察力
工作职责
数据产品规划：基于团队已导入项目和潜在项目（研发、供应链、临床、营销）客户需求、技术趋势，制定商业智能（BI）与数据分析产品的中、长期路线图，明确产品迭代优先级与成功标准
数据治理体系落地：主导或深度参与团队数据治理项目，负责在商业智能产品层定义并落地数据标准、业务指标口径、数据质量规则与数据安全策略，确保“一数一源”，提升数据的可信度与可用性，保障交付质量
数据分析产品设计：设计端到端的数据分析产品功能，包括但不限于：自助分析平台、指标监控看板、智能预警系统、ChatBI，产出高质量的产品原型、需求文档（PRD）与交互设计，并协调开发、供应商团队实现
行业与竞品洞察：持续跟踪医疗健康领域的数据分析、商业智能前沿趋势与最佳实践，引入创新分析方法和工具，保持团队数据产品的领先性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：依托微创医疗上市巨头资源，接触海量真实医疗数据场景
- 技术前沿：直接参与大模型（LLM）在垂直行业落地的早期探索，积累稀缺经验
- 职业背书：大型医疗器械企业的核心数据岗位经历，极具行业含金量
- 业务价值：工作直接关联研发、供应链等核心环节，影响力显著
- 数据孤岛：大型企业历史数据沉淀复杂，数据治理推进阻力大、周期长
- 技术落地难：大模型在医疗垂直领域的准确性与合规性要求极高，试错成本高
- 协同复杂：需协调多方利益相关者，对沟通推动能力是巨大考验
- 适合具备深厚B端数据产品经验、对医疗行业有热情、且希望在大厂平台推动AI技术落地的资深从业者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向深耕：成为医疗数字化领域的首席数据产品专家或数据总监
- 横向拓展：向更广泛的数字化转型战略顾问或业务运营负责人发展
- 技术融合：探索AI原生应用在产品中的更深层次落地，引领行业创新
- 制定医疗领域BI与数据分析产品的中长期战略路线图，平衡业务需求与技术趋势
- 构建企业级数据治理体系，定义数据标准、指标口径及安全策略，确保数据质量
- 设计包括自助分析平台、ChatBI在内的数据分析产品原型与PRD，协调研发落地
- 跟踪医疗行业数据智能前沿，引入大模型等新技术提升产品竞争力
- 深厚的数据产品架构能力，具备从0到1搭建企业级BI平台的全流程经验
- 精通数据治理理论与实务，熟悉数据仓库、ETL流程及数据安全规范
- 掌握大模型应用开发知识，特别是RAG、Agents架构及LangChain等技术栈
- 优秀的跨部门协作与沟通能力，能有效连接业务、数据、算法与研发团队
申请策略
- 准备一份针对微创医疗业务痛点的数据产品解决方案草案
- 面试中着重展现对医疗数据隐私与安全的高度重视
- 突出展示从0到1搭建企业级BI或数据平台的项目案例，强调业务价值
- 重点描述数据治理项目的具体成果，如数据质量提升比例、指标标准化数量
- 详细列举大模型应用（如ChatBI）的设计思路、技术选型及实际效果
- 强调跨团队协作的成功案例，体现解决复杂冲突的能力
- 深入研究医疗行业数据标准（如CDISC）及合规要求
- 强化对RAG架构优化、向量数据库及Agent工作流的实战理解
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，用数据量化成果
- 结构化思维：先讲宏观策略，再讲微观执行，最后复盘总结
- 业务导向：始终将技术方案与业务价值挂钩，避免纯技术自嗨
- 合规意识：在涉及医疗数据时，主动提及合规与安全考量
- 请分享一个你从0到1搭建BI平台的完整案例，遇到的最大挑战是什么？
- 在医疗行业中，如何平衡数据开放共享与数据安全合规之间的关系？
- 你认为大模型（LLM）在医疗数据分析中最具潜力的应用场景是什么？如何解决幻觉问题？
- 当业务部门的需求与数据治理的标准发生冲突时，你如何处理？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为上市公司核心专家岗，薪资处于市场中上水平，且提供完善的福利保障，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的大模型应用与数据治理，技术含量高，成长空间广阔，对个人能力提升帮助极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agents、LangChain、BI、Data Governance、ETL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为高级专家岗，工作强度可能较大，且未提及弹性工作制，WLB一般。
工作模式未明确
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
75中等
通过数据赋能医疗研发与供应链，间接改善患者治疗体验，具有较好的社会价值感。
行业发展稳定成熟行业
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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