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混元专家社区运营负责人（北京）
混元专家社区运营负责人（北京）
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公运营管理
运营管理
Ai大模型
专家运营
商务谈判
团队管理
数据分析
数据标注
数据生产
资源拓展
风险控制
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
核心业务、前沿AI赛道、成长空间大，但工作强度与协同压力较高。
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
比运营管理中位数高
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 2040 个在招 · 其中运营管理 87 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 运营管理 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责混元大模型数据生产业务的专家资源池搭建与运营管理
你需要制定专家拓展策略、设计合作与激励制度，并带领团队把控数据生产质量与风险
这是一个结合AI大模型业务与外部专家生态管理的综合性运营岗位
最低要求
本科及以上学历，3-5年专家运营、BD、人才生态相关工作经验，有团队管理/模块负责人经验
具备策略规划能力，能够结合业务现状输出资源拓展、制度体系建设方案
优秀商务谈判、资源整合以及项目闭环能力，熟悉外部专家合作全流程，能够识别、预判并解决复杂合作风险与突发问题
较强的数据思维，擅长通过指标复盘发现业务痛点，推动流程、机制优化
逻辑缜密，目标感强，具备良好成本意识
具备团队管理能力，擅长目标拆解、任务跟进，协同意识强，能够对齐业务诉求推进跨团队协作，抗压能力强
工作职责
资源体系规划与渠道建设：基于大模型数据生产业务中长期需求，制定专家资源整体拓展策略，拓展多元专家引入渠道，搭建可持续、可规模化的专家资源池
制度流程与激励体系搭建：牵头设计、迭代专家全链路合作机制，包含合作准入、采购标准、分级体系、激励与考核履约制度，提升专家留存率与活跃度
质量管控与风险治理：统筹专家资质审核、技能评估、分级评价、动态汰换全流程管理，建立专家质量标准与风险管控机制
团队与业务运营管理：带领专家运营团队开展专家引入、对接、关系维护等日常工作，统筹处理重大诉求与突发问题
数据驱动业务迭代：搭建模块核心指标体系，复盘资源供给、成本、履约、质量等数据，基于数据反向优化拓展策略与流程机制
跨部门协同：联动数据生产、采购、法务等内部团队，推动专家合作相关项目落地
优先资格
熟悉AI大模型数据生产业务，拥有行业专家资源者优先
有从0-1搭建专家/外部人才资源池经验优先
熟悉大模型数据标注/数据生产流程，有专家分级、履约管控体系搭建经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 核心业务赛道：身处大模型核心数据生产环节，能深度接触AI前沿业务与行业顶尖专家资源
- 平台与视野：依托强大的平台资源，能够操盘规模化、体系化的专家生态建设，履历含金量高
- 能力复合：兼顾商务BD、运营管理、数据分析与团队管理，个人综合能力提升快
- 业务复杂度高：大模型数据生产对质量要求极高，平衡成本、质量与专家体验的难度较大
- 适合具备3-5年运营或BD经验，对AI大模型行业有热情，且擅长资源整合与体系搭建的复合型管理人才
缺点 / 挑战
- 跨部门协同压力：需联动数据生产、采购、法务等多个团队，沟通成本与推进阻力可能较高
角色解读
- 纵向可发展为AI数据生态或专家运营的高级专家及总监，负责更大规模的资源生态体系
- 横向可向大模型业务运营、数据产品运营或AI商业化方向拓展，成为懂技术与业务的复合型人才
- 负责大模型数据生产业务的专家资源池搭建，制定拓展策略并引入多元行业专家
- 设计并迭代专家全链路合作机制，包括准入、采购、分级、激励与考核制度
- 带领团队进行日常运营、质量管控与风险治理，通过数据复盘持续优化业务流程
- 具备出色的策略规划与资源整合能力，能从0到1搭建外部专家资源池
- 熟悉AI大模型数据生产与标注流程，拥有较强的数据思维与业务指标拆解能力
- 优秀的商务谈判与跨部门协同能力，能处理复杂合作风险与突发问题
申请策略
- 提前了解混元大模型的最新进展及其在数据层面的需求，面试时展现对业务的深度思考
- 突出从0到1搭建外部资源池或专家库的成功案例，量化引入规模与留存、活跃数据
- 强调在AI数据标注、大模型数据生产或相关领域的业务理解与实操经验
- 展示团队管理经验和跨部门推动复杂项目落地的具体成果
- 深入了解大模型数据生产的具体流程与质量标准，补充AI行业认知
- 提升数据分析能力，熟练掌握通过指标体系诊断业务痛点并输出优化方案的方法
面试指南
- STAR法则：针对案例类问题，按照情境、任务、行动、结果的结构回答，突出数据结果
- 体系化思维：针对机制设计问题，从准入、培训、激励、考核、汰换全链路进行拆解回答
- 请分享一个你从0到1搭建外部专家或人才资源池的案例，你是如何制定拓展策略的？
- 在大模型数据生产中，如何平衡专家产出质量、成本控制与专家体验？
- 如果专家产出质量不达标或出现突发合作风险，你会如何处理并优化现有机制？
- 你如何搭建核心指标体系来衡量专家运营的健康度？
- 准备2-3个真实的跨部门协同或处理突发危机的案例，体现你的沟通与抗压能力
- 熟悉大模型数据标注的基本概念，了解行业内的专家资源分布情况
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
85较高
核心AI业务线，薪资具备较强市场竞争力，福利体系完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
处于AI大模型核心数据生产环节，能接触前沿技术与行业专家，业务成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI大模型、数据生产、数据标注
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
该岗位为业务负责人且明确要求抗压能力强，工作强度可能较大，办公模式未明确。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
85较高
参与AI大模型底层数据生态建设，推动大模型技术发展，具有较高的行业价值与使命感。
行业发展高速增长赛道
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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