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 1 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
大数据技术栈
数据产品
数据治理
需求分析
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
央企稳定平台、大数据技术驱动、侧重B端产品方法论沉淀
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
2.0万
与产品经理中位数基本持平
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 150 个在招 · 其中产品经理 7 个
市场机会
选择适中
成都 · 产品经理 · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
负责数据中台及应用产品的全生命周期管理，从需求洞察、模型设计到技术落地与迭代优化
需深入理解业务场景，利用大数据技术栈（Hadoop/Spark等）和数据分析工具（Python/Tableau），协同开发团队打造高质量的数据产品，驱动业务决策与增长
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
- 依托央企平台，拥有海量真实业务数据场景，职业稳定性高
- 传统行业数字化转型中，跨部门沟通成本高，技术落地可能面临历史包袱
- 适合追求稳定、对B端数据产品感兴趣且具备扎实技术理解力的产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据产品专家、高级产品经理或数据部门负责人方向发展，深耕企业级数据价值挖掘
- 负责数据中台及数据应用产品的规划、设计与迭代，连接业务与技术
- 掌握Hadoop/Spark等大数据原理，精通Axure/Figma，具备Python/Tableau数据分析能力
申请策略
- 准备1-2个完整的数据产品案例，重点阐述如何将模糊业务需求转化为可落地的数据产品
- 突出5年以上B端/数据产品经验，强调在数据建模、指标体系搭建方面的具体成果
- 强化对Hadoop/Spark生态的理解，提升通过Python/Tableau进行数据验证的能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出数据驱动的决策过程和跨部门协作细节
- 请分享一个你主导的数据产品从0到1的案例，你是如何定义核心指标的？
- 面对业务方模糊的需求，你通常如何进行拆解和转化？
- 你如何理解数据治理在产品中的作用？有过相关实践经验吗？
- 当技术开发进度滞后时，你作为产品经理如何应对？
- 复习大数据基础组件原理，梳理过往项目中关于数据准确性、口径一致性的处理方案
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
央企上市公司背景提供较高的稳定性和完善的福利保障，薪资在成都地区处于中上水平，但可能不如互联网大厂激进。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿的大数据技术栈应用和数据治理，有助于积累深厚的B端数据产品方法论，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Python、Tableau
业务类型cost_center
工作生活
65中等
央企工作节奏相对互联网较为平稳，但数据产品岗位需频繁跨部门沟通，可能存在一定的工作压力。
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
70中等
身处传统行业数字化转型的核心环节，通过数据赋能提升企业效率，具有明确的行业变革意义。
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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