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AI 数据产品实习生（AI Data Product Intern）
AI 数据产品实习生（AI Data Product Intern）
发布于 大约 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公产品经理
产品经理
Ai评测
Bad Case分析
Sql
大模型
数据产品
数据分析
知识管理
需求分析
值不值得投
62综合评分
综合评分 62
AI数据产品实习，前沿技术栈，成长空间大，但需全职到岗且实习期长。
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
5K
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 1280 个在招 · 其中产品经理 34 个
市场机会
选择面较广
上海 · 产品经理 · 约 310 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个深度参与AI数据产品从评测到上线全过程的实习岗位
你将与产品、算法、数据团队紧密协作，负责评测集建设、需求结构化、知识资产沉淀和数据探查验证，将大模型能力落地到真实的业务分析场景中
适合对AI应用和数据产品有浓厚兴趣、具备扎实SQL功底的同学
最低要求
本科及以上在读，计算机、统计、数学或相关专业优先
具备头部互联网公司数据或 AI 相关实习经历（数据分析、数据产品、AI产品、AI算法等方向均可）
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
综合素质优秀：逻辑清晰、表达准确，学习速度快，能独立推进任务并主动暴露风险
核心能力：
模型能力认知：对大模型 / Agent 的能力与边界有真实实践认知，用过 AI 工具解决过自己的实际问题
评估驱动思维：以科学测评与 Bad Case 驱动迭代
严谨与耐心：能沉住气做需要反复核对的工作，对数据准确性有高标准
工作职责
评测与质量体系：参与评测集与判分标准建设，独立完成测评执行、Bad Case 归因与问题定位，输出驱动产品迭代的分析结论
需求结构化：对接业务方真实分析需求，将复杂、模糊的问题拆解为 AI 可理解、可执行的任务与知识结构
知识资产沉淀：梳理指标口径、分析方法与业务概念，推动分析经验的结构化沉淀与复用
数据探查与验证：独立使用 SQL 完成取数、探查与交叉校验，为产品判断提供事实依据
跨团队协作：参与功能设计讨论，基于评测数据与业务理解提出可落地的优化方案
优先资格
有 AI 评测、标注体系或数据治理相关实践经历
有内容社区、电商、广告等复杂业务场景的数据分析经历
有从 0 到 1 完成数据分析项目或分析框架的完整经历
可长期实习，每周到岗 5 天，可连续实习 6 个月及以上
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AI数据产品全流程，积累大模型应用落地经验，行业前景广阔
- 与产品、算法、数据团队紧密协作，能快速提升跨团队沟通和业务理解能力
- 在小红书这样的头部平台实习，简历含金量高，为职业发展奠定基础
- 工作内容涉及评测、需求结构化、知识沉淀，技能积累全面
- 工作涉及大量评测和核对，需要耐心和细致，可能较为枯燥
- 实习要求每周到岗5天、连续6个月，时间投入较大
- 适合对AI产品有浓厚兴趣、具备数据分析基础、逻辑清晰且耐心细致的在校学生
缺点 / 挑战
- 需要同时具备数据分析、AI认知和业务理解能力，对综合素质要求较高
角色解读
- 在AI数据产品领域积累从0到1的评测、迭代和上线经验，成为AI产品方向的专家
- 可向AI产品经理、数据分析专家或AI算法工程师方向发展，具备复合型技能优势
- 在头部互联网平台积累业务理解，未来可晋升为产品负责人或独立负责AI产品线
- 负责AI数据产品的评测集与判分标准建设，独立执行测评并分析Bad Case，输出产品迭代建议
- 对接业务方需求，将模糊的分析问题拆解为AI可执行的结构化任务
- 梳理指标口径和分析方法，推动知识资产的结构化沉淀与复用
- 使用SQL进行数据探查、取数和交叉验证，为产品决策提供数据支撑
- 扎实的SQL能力，能独立完成数据提取、探查和验证
- 对大模型和Agent的能力边界有实际认知，能使用AI工具解决实际问题
- 优秀的逻辑分析和抽象能力，能在业务语言和技术语言间高效转译
- 严谨耐心，对数据准确性有高标准，能沉住气做反复核对的工作
申请策略
- 在申请中强调对AI数据产品的热情和长期实习的承诺
- 了解小红书的内容社区和电商业务，准备相关业务场景的数据分析案例
- 突出SQL能力和数据分析项目经验，尤其是独立完成的数据探查或分析项目
- 强调使用AI工具（如大模型、Agent）解决实际问题的经历，展示对AI的实践认知
- 如果有AI评测、标注体系或数据治理相关经验，务必重点提及
- 展示在内容社区、电商或广告等复杂业务场景的数据分析经历
- 提前熟悉大模型和Agent的能力边界，尝试用AI工具解决实际问题
- 加强SQL练习，尤其是复杂查询和数据验证技巧
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为类问题，突出个人贡献和量化结果
- 对于AI相关问题，结合具体实践案例，展示对模型能力的真实认知和思考
- 对于评测设计问题，从目标定义、评测集构建、判分标准、执行流程和迭代优化等维度展开
- 请描述一次你使用SQL进行数据探查和验证的经历
- 你如何理解大模型在数据分析场景中的能力和边界？
- 如果让你设计一个AI数据产品的评测集，你会怎么做？
- 如何将一个模糊的业务分析需求拆解为AI可执行的任务？
- 请分享一个你通过Bad Case分析推动产品改进的案例
职位点评
薪资福利45
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
45较低
作为实习岗位，薪资水平为市场标准，但福利和稳定性有限，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
90较高
该岗位深度参与AI数据产品全流程，涉及大模型、评测、需求结构化等前沿领域，技能成长和职业发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、AI评测、SQL、数据分析
成长机会完整经历一个 AI 数据产品从评测、迭代到上线的过程、知识资产沉淀、推动分析经验的结构化沉淀与复用
业务类型profit_center
工作生活
40较低
要求每周到岗5天，连续实习6个月，工作地点在上海或北京，生活化动机满足程度较低。
工作模式仅现场办公
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
参与AI数据产品建设，推动大模型在业务场景落地，具有技术创新的意义感和行业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号把大模型能力落到真实的业务分析场景中
创新程度积极采用新技术
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