阿里巴巴
共享出行 LBS海外产品实习生
共享出行 LBS海外产品实习生
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公产品经理
产品经理
Lbs
Sql
Vibe Coding
大模型
数据分析
用户访谈
策略产品
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
阿里核心业务LBS策略产品实习，前沿AI技术加持，成长空间大，适合追求技术深度与业务闭环的候选人。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5千
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 2960 个在招 · 其中产品经理 约 130 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 740 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责高德打车核心地图能力（如上下车点、导航、路线规划）的产品功能与策略设计
你需要通过数据分析和用户洞察优化司乘体验，并运用AI Native思维探索大模型在出行场景的创新落地，提升业务转化效率
最低要求
本科及以上学历，数学/统计、计算机、地理信息（GIS）相关专业优先
具备网约车、出行、地图导航、本地生活等产品经验者优先（滴滴、货拉拉、美团、百度/腾讯地图等）
或者具备搜索/语音处理/图像处理等策略产品经验
专业能力：
熟练使用SQL进行多维数据拆解分析，通过数据洞察多环节转换/多场景or群体间差异，并针对性优化
了解大模型应用，具备AI能力在垂直业务中落地的思考与实践
具备Vibe Coding能力
理解策略产品上下游链路，能够在涉及多模块的系统设计中，理清上下游关系并界定模块职能
软件素质：
行业洞察力：对网约车行业格局、司乘行为有深刻理解，能从细节中发现非显性问题
AI Native思维：习惯优先从AI能力思考解决方案，而非将AI作为附加功能
跨团队协同力：能清晰拆解多模块联动关系，与算法、工程、运营高效协作
工作职责
负责「高德打车」上下车点、导航、路线规划等核心地图能力的产品功能及策略，对业务的整体转换效率及司乘体验负责
数据驱动产品迭代，通过SQL数据分析、用户访谈、线上实验等方式建立“发现—分析—解决—实验”的闭环，持续发现功能不足/场景体验洼地，优化策略效果与用户体验
具备行业洞察与创新能力，深入洞察网约车行业司乘两端痛点，探索创新的解决方案，打造行业级亮点功能
以AI Native思维重构地图与出行场景，运用大模型/Agent能力，提出AI时代下更高效的解决方案，实现团队的高效运转
优先资格
数学/统计、计算机、地理信息（GIS）相关专业优先
具备网约车、出行、地图导航、本地生活等产品经验者优先（滴滴、货拉拉、美团、百度/腾讯地图等）
或者具备搜索/语音处理/图像处理等策略产品经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托高德打车海量真实业务场景，能积累极具壁垒的LBS与策略产品经验
- 接触大模型与Agent在出行场景的前沿落地，培养AI Native产品思维
- 核心业务线平台大，能锻炼跨团队协同与复杂系统拆解能力
- 策略产品涉及多模块联动，上下游链路复杂，对逻辑思维和系统理解要求高
- 对出行/地图领域有热情，具备较强数据分析能力且对AI大模型应用有浓厚兴趣的理工科或复合背景学生
缺点 / 挑战
- 业务对转化效率和体验指标要求严格，需要承受一定的数据与结果压力
角色解读
- 从LBS策略产品实习生成长为独立负责核心模块的正式产品经理
- 深入出行与地图领域，向高级策略产品专家或AI产品方向演进
- 负责高德打车核心地图能力（上下车点、导航、路线规划）的产品策略设计与迭代
- 通过数据分析和用户调研，发现体验痛点并推动策略优化，提升司乘体验和转化效率
- 探索大模型和Agent在出行场景的创新应用，以AI Native思维重构产品体验
- 熟练掌握SQL进行多维数据分析，具备数据驱动产品迭代的闭环能力
- 理解策略产品上下游链路，具备跨模块系统设计与协同能力
- 了解大模型应用，具备AI能力在垂直业务落地的思考与Vibe Coding能力
申请策略
- 提前体验高德打车及竞品，总结上下车点、路线规划等功能的优缺点，形成自己的产品洞察
- 突出SQL数据分析能力，列举通过数据洞察驱动业务增长或体验优化的具体案例
- 强调在出行、地图或本地生活等领域的实习/项目经验，或对策略产品的深刻理解
- 展示对大模型/Agent的理解，以及利用AI工具提升效率或创新落地的实践
- 深入学习SQL高级查询与数据分析方法，掌握A/B测试和线上实验的设计逻辑
- 体验并研究主流大模型和Agent产品，思考其在LBS和出行场景的具体应用方案
面试指南
- STAR法则：针对经历类问题，清晰描述情境、任务、行动和结果，突出数据指标的提升
- 假设-验证框架：针对策略设计问题，先提出假设，再说明如何通过数据拆解和A/B实验进行验证
- 场景-痛点-AI解法：针对AI应用问题，先明确具体场景和用户痛点，再阐述大模型/Agent如何解决该痛点
- 请分享一个你通过数据分析发现业务问题并推动解决的经历
- 如果让你优化高德打车的上下车点推荐策略，你会如何设计实验和评估指标？
- 你如何理解AI Native思维？请举一个你认为大模型可以重构的出行场景例子
- 在涉及算法、工程、运营的多模块协同中，你如何界定产品模块的职能边界？
- 准备1-2个深度的数据分析或策略优化项目案例，熟悉其中的数据指标和推导逻辑
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
实习岗位薪资按市场标准日薪折算，满足基本生活需求，JD未披露具体薪资。
薪资信号未披露（AI估算：4–6.5千/月）
成长发展
90较高
核心业务线的策略产品岗，接触大模型前沿应用，技能成长与行业视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、大模型、Agent、Vibe Coding、LBS
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习岗位通常需保证出勤时间，且核心业务线工作节奏情况未明确，WLB无法判断。
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
出行与地图服务具有广泛的社会实用性，AI重构出行场景具备一定的创新意义。
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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