小红书
【2027校招】AI数据分析工程师
【2027校招】AI数据分析工程师
发布于 大约 8 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai产品
Sql
产品规划
大模型
数据分析
数据飞轮
评估体系
需求分析
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
头部平台AI产品岗，技术前沿、成长性强，但工作与生活平衡信息不明。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
23K
比AI产品经理中位数低
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 1360 个在招 · 其中AI产品经理 5 个
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 59 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个2027年校园招聘岗位，作为AI数据分析工程师，你将主导公司AI驱动的数据分析产品的规划与落地
你的核心工作是将大模型等AI能力转化为可靠、可持续的数据分析产品，深入业务场景，并作为桥梁连接算法、工程、数据及业务团队，推动产品从设计到运营的全流程
最低要求
本科及以上学历，计算机、统计、数学或相关专业优先
数据产品、数据分析或相关领域经验，具备AI项目落地经历
扎实的数据分析能力，熟练使用SQL，具备独立的数据探查与验证能力
优秀的业务理解与抽象能力，能够在业务语言与技术语言之间高效转译
工作职责
产品规划与路线图：定义AI数据分析产品的能力边界与演进路径，制定并推进产品路线图
AI机会识别与边界管理：判断哪些分析场景适合由AI承担、能做到何种程度，将模型能力转化为清晰的产品方案，并持续跟踪模型迭代动态调整边界
需求结构化：深入业务场景，将复杂、模糊的分析需求拆解为AI系统可理解、可执行的任务链与知识结构
评估与质量体系：定义评估标准与评测框架，从准确性、稳定性、安全性等维度衡量并驱动模型效果的持续提升
数据资产与飞轮：设计数据回流与反馈机制，推动分析经验、指标口径与业务知识的资产化沉淀，形成“越用越准”的数据飞轮
跨团队协作：作为业务与技术之间的桥梁，推动产品从设计、开发到上线、运营的全生命周期落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作内容处于AI与数据分析的前沿，能深度参与将大模型技术落地为实际产品的过程
- 在内容社区平台工作，拥有丰富且独特的数据资源和业务场景，对个人成长价值高
- 公司规模大，能提供相对完善的培训体系和丰富的学习资源
- 作为桥梁角色，跨部门（算法、工程、业务）沟通协调的复杂度高
- 适合对AI产品有热情，既懂数据分析又善于理解业务，并渴望在真实复杂场景中推动技术价值落地的应届或准应届毕业生
缺点 / 挑战
- 需要平衡AI技术的理想能力与实际业务场景的落地限制，管理预期的挑战较大
- 岗位要求快速学习能力和对AI领域的跟进，技术更新快，存在持续学习的压力
角色解读
- 深度发展路径：专注于AI数据分析领域，成长为高级AI产品经理或产品专家，负责更复杂的AI能力建设
- 管理路径：积累足够的产品经验与团队协作能力后，可向产品总监等管理岗位发展
- 横向路径：凭借对业务和技术的双重理解，可转向AI解决方案、业务数据策略等相关岗位
- 规划AI数据分析产品的整体路线图，定义产品能力演进方向
- 深入业务场景，将复杂需求转化为AI可执行的产品方案，并管理AI的能力边界
- 建立和驱动模型效果的评估与质量提升体系
- 设计数据反馈机制，构建能让产品越用越智能的“数据飞轮”
- 具备AI产品思维，能将大模型等技术能力与业务分析需求相结合
- 拥有扎实的数据分析功底，熟练使用SQL等工具进行数据探查
- 出色的业务理解与抽象能力，能充当业务与技术团队的“翻译官”
申请策略
- 在申请材料或面试中，表现出你对小红书社区生态和内容数据特点的理解，这能体现你的业务思考深度
- 准备好一个关于“如何用AI解决一个具体数据分析问题”的完整思考框架
- 突出任何与AI、数据分析或产品相关的项目经历，特别是有完整落地或验证的过程
- 展示独立使用SQL等工具解决实际数据问题的案例，体现数据探查能力
- 强调在团队项目中扮演的协调、沟通或“翻译”角色，证明业务与技术的理解力
- 深入了解主流的大语言模型（LLM）及其在数据分析领域的应用场景和局限性
- 学习和实践产品评估框架与指标体系设计的相关知识
- 可尝试用公开数据集完成一个简单的AI数据分析产品原型，作为作品集
面试指南
- 采用“背景-目标-方法-挑战-结果”的结构来讲述过往项目经验
- 对于产品设计类问题，可以遵循“用户/场景分析 -> 核心问题定义 -> 解决方案构思 -> 衡量成功指标”的逻辑
- 体现你的思考深度，例如在讨论AI能力边界时，能同时考虑技术可行性、业务价值和风险
- 请描述你如何规划一个AI数据分析产品的路线图？你会考虑哪些因素？
- 如何判断一个业务分析场景是否适合由AI来承担？边界在哪里？
- 你将如何定义AI数据分析产品的质量评估标准？
- 请设计一个简单的‘数据飞轮’机制来提升分析产品的准确性
- 当业务方提出一个复杂但模糊的需求时，你会如何将其结构化并传递给技术团队？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
作为大型互联网公司的校招岗位，薪资具有市场竞争力，能提供较好的物质保障。
薪资信号市场水准 (18K-28K/月)
成长发展
90较高
岗位核心是推动AI技术落地，涉及前沿技术、复杂产品规划与跨团队协作，能获得快速且全面的能力成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、数据分析、SQL、产品规划
成长机会持续跟踪模型迭代、驱动模型效果的持续提升、形成“越用越准”的数据飞轮、推动产品全生命周期落地
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位描述中未明确提及办公模式、工作时长或Work-Life Balance相关信息，无法判断其对生活化动机的满足程度。
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
80较高
身处AI应用落地的热门赛道，在一个用户规模巨大的内容平台工作，所做工作能直接影响海量用户的体验，具有较高的创新性和社会价值感知。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号让AI真正承担起数据分析工作、推动分析经验、指标口径与业务知识的资产化沉淀
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs