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推荐产品实习生（J106280）
推荐产品实习生（J106280）
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公产品运营
产品运营
产品运营
内容运营
推荐策略
数据分析
数据监控
用户行为分析
跨部门协同
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
核心业务推荐产品实习岗，技能成长空间大，薪资满足基本需求，工作节奏待确认。
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
与产品运营中位数基本持平
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 1150 个在招 · 其中产品运营 32 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品运营 · 约 450 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责小说内容在主Feed场景的推荐策略优化与数据分析
你需要挖掘用户行为特征，协同算法与运营团队推动推荐项目落地，并负责日常数据监控与基建维护
最低要求
对小说网文、故事、视频内容有兴趣
具有较强的责任感和自驱力，能够自主深入学习、推进项目进展
实习期能够满足3-6个月
有一定的数据提取、分析经验，能够做基础的数据分析
工作职责
负责小说内容推荐，深挖小说资源在主Feed场景的推荐策略漏斗，挖掘指标增长点
深入分析小说资源消费用户行为特征数据，熟悉小说各个渠道场景的数据漏斗
与策略算法、内容运营、用户运营等方向紧密协同，推动项目上线落地
日常监控数据数据梳理，数据基建维护
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够深入接触核心推荐算法与内容分发逻辑，积累扎实的数据分析与策略优化经验
- 依托丰富的内容生态，有机会参与亿级用户规模的产品迭代，业务视野开阔
- 适合对内容推荐、数据分析感兴趣，具备较强自驱力且希望在互联网核心业务线积累产品经验的在校生
缺点 / 挑战
- 推荐策略的优化往往需要反复验证，数据指标的提升可能面临瓶颈期
- 需要同时兼顾算法逻辑与内容运营，跨部门沟通与协调成本较高
角色解读
- 从推荐产品实习生起步，可发展为推荐策略产品经理或内容运营专家
- 未来可向核心业务线的产品负责人或数据驱动型业务操盘手方向发展
- 负责小说内容在主Feed场景的推荐策略优化，深挖数据漏斗并挖掘指标增长点
- 分析用户行为特征数据，协同策略算法与运营团队推动推荐项目落地
- 负责日常数据监控梳理与数据基建维护，保障推荐策略的稳定运行
- 具备基础的数据提取与分析能力，熟悉数据漏斗模型与用户行为分析方法
- 对网文、故事、视频等内容生态有浓厚兴趣，理解内容消费逻辑
- 具备较强的跨部门沟通与项目推进能力，能有效协同算法与运营团队
申请策略
- 在面试前深度体验百度小说及相关内容产品，准备一份关于其推荐策略的竞品分析或优化建议
- 突出过往的数据分析项目经历，展示对数据漏斗和用户行为特征的理解
- 强调对网文、故事等内容的深度了解及相关的运营或产品实践经历
- 提前熟悉SQL等数据提取工具及常用的数据分析方法论
- 了解推荐系统的基本原理（如召回、排序策略）及内容生态的运营逻辑
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历，突出数据结果与个人贡献
- 对于排查问题类问题，采用“界定问题-拆解指标-假设验证-得出结论”的结构化思路
- 如果小说Feed流的点击率下降，你会如何排查和分析原因？
- 请分享一个你通过数据分析发现问题并推动解决的项目经历
- 你对目前主流的内容推荐策略（如协同过滤、深度学习推荐）有什么了解？
- 如何平衡内容推荐中的商业变现与用户体验？
- 深度体验目标产品，梳理其内容分发逻辑与数据漏斗
- 复习数据分析常用方法论及推荐系统基础概念，准备相关案例
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
实习岗位薪资按日薪折算，能满足在校生基本生活需求，但相比正式员工薪资仍有差距。
薪资信号未披露（AI估算：4.35–6.53千/月）
成长发展
85较高
岗位涉及核心推荐策略与数据分析，能接触到大规模用户业务逻辑，对个人专业技能提升帮助极大。
技术前沿主流现代技术
技术栈推荐策略、数据分析、数据漏斗、用户行为分析
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式与加班情况，实习期要求3-6个月，工作节奏可能随项目进度波动。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
致力于优化内容推荐体验，满足用户的精神文化需求，具有一定的用户价值，但社会影响力相对有限。
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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