中国铝业集团有限公司
高级产品工程师（大数据应用）
高级产品工程师（大数据应用）
发布于 4 个月前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据产品
数据产品
指标体系
数据中台
数据仓库
数据治理
值不值得投
65综合评分
综合评分 65
传统工业集团数据中台产品岗，经验积累扎实、节奏稳健、薪资未披露
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
长期在招 · 115 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
中国铝业集团招聘高级产品工程师（大数据应用方向），负责数据中台、数据服务与数据应用的规划与设计，将业务诉求转化为数据产品需求，并推动从数据建模、指标体系到产品上线的全过程
适合有 5 年以上 B 端/数据产品经验、熟悉大数据技术栈基本原理的产品人才
最低要求
大学本科及以上文化程度
专业类别：计算机类、数学类、统计学类、管理学类等
计算机、大数据、统计、信息技术等相关专业优先
身体健康，年龄为45周岁以内
年及以上数据产品或B端平台产品经验，有大数据项目背景者优先
熟悉Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大数据技术栈的基本原理
了解数据仓库、数据治理的基本知识，有相关项目经验优先
具备较强的业务分析能力、数据分析和逻辑思维能力，能通过数据洞察业务，能使用Python/R、Tableau等工具进行数据分析验证假设
熟练使用Axure、Figma等产品设计工具，能输出高质量的产品需求文档
具备极强的抽象能力和逻辑思维，能将复杂业务场景产品化
具备优秀的跨部门沟通能力，能同时与业务方和技术团队顺畅对话
工作职责
数据产品规划：负责数据中台、数据服务、数据应用等产品的规划与设计
需求洞察：深入理解业务的数据诉求，将模糊的业务问题转化为清晰的数据产品需求
数据模型与指标体系建设：协同开发团队，设计数据采集、数据清洗转换、数据建模、业务指标字典，确保数据准确、口径一致
数据产品设计：面向具体的业务场景设计相关数据产品，提供统计、分析、报表、指数计算、预测建议等产品功能
驱动技术实现：与开发工程师紧密合作，推动数据产品从概念到上线的全过程，确保产品按时高质量交付
效果评估与迭代：监控数据产品的使用情况（如PV/UV、查询次数、API调用量）和业务效果，基于反馈持续迭代优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 数据中台与数据应用是传统行业数字化转型的核心抓手，经验可迁移性强
- B 端数据产品全流程历练完整，从规划到落地都有参与
- 岗位在大数据技术栈上有真实业务场景支撑
- 传统工业集团的数据基础和业务节奏与互联网差异大，产品推进周期较长
- 需要同时与业务方和技术团队沟通，需求转化难度高
- 指标口径与数据治理工作繁琐
- 适合有 B 端数据产品经验、擅长业务抽象与跨团队沟通、愿意深耕传统行业数字化转型的产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据产品负责人或数字化转型的业务架构方向发展
- 数据中台与指标体系经验在制造业数字化领域需求稳定
- 也可转向数据治理或 BI 方向的专家路线
- 规划与设计数据中台、数据服务和数据应用产品
- 将模糊的业务数据诉求转化为清晰的产品需求
- 协同开发团队建设数据模型与指标体系
- 推动数据产品从概念到上线并基于使用数据持续迭代
- 年以上数据产品或 B 端平台产品经验
- 熟悉 Hadoop、Spark、Flink、Kafka 等大数据技术栈基本原理
- 能使用 Python/R、Tableau 进行数据分析验证
- 熟练使用 Axure/Figma 并输出高质量 PRD
- 优秀的跨部门沟通与抽象建模能力
申请策略
- 了解传统铝业集团数字化转型的背景与痛点
- 准备一个把模糊业务问题转化为数据产品需求的完整案例
- 突出数据中台/数据服务产品的完整落地案例与使用数据（PV/UV、API 调用量等）
- 展示指标体系与数据治理的建设经验
- 强调业务抽象与需求转化能力
- 列明大数据技术栈与数据分析工具的掌握情况
- 补充数据仓库建模与数据治理的方法论
- 了解制造/材料行业的数据应用场景
面试指南
- 产品案例题用「业务背景—需求抽象—方案设计—落地效果」结构
- 指标体系题强调口径管理与治理机制
- 技术协作题突出懂原理但不越界的协作方式
- 介绍一个你负责的数据产品从 0 到 1 的过程？
- 如何设计指标体系并保证口径一致？
- 如何把模糊的业务数据诉求转化为产品需求？
- 你如何评估一个数据产品的成功与否？
- 你熟悉 Hadoop/Spark 等技术栈到什么程度？如何与技术团队协作？
职位点评
薪资福利65
成长发展72
工作生活60
使命价值55
薪资福利
65中等
JD 未披露薪资福利，B 端数据产品岗的薪资竞争力需面谈确认。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
72中等
传统行业数字化转型方向经验积累扎实，JD 未明确培训与晋升安排，成长依赖项目实践。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Python、R、Tableau
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD 未提及办公模式与加班情况，仅对年龄和健康有要求，WLB 信息未知。
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
55较低
岗位服务于集团内部数据能力建设，社会意义中性，创新程度以跟随主流为主。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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