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百度APP极速版策略产品经理（Feed推荐方向）（J105413）
百度APP极速版策略产品经理（Feed推荐方向）（J105413）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Feed推荐
产品经理
内容分发
数据分析
用户增长
用户调研
策略设计
跨团队协同
值不值得投
65综合评分
综合评分 65
大厂策略产品经理、薪资中上、技术栈主流、工作模式与WLB未知
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
24K
比产品经理中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1100 个在招 · 其中产品经理 50 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 410 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度APP极速版Feed推荐方向的产品策略设计，包括深度用户调研、策略方案输出、全链路数据分析与跨团队协同，以挖掘增长机会、优化推荐效率与用户体验，支持业务目标达成
最低要求
本科及以上学历，具备2年及以上内容 Feed、推荐策略或内容社区类产品经理经验，有资讯 / 短视频类大规模用户Feed产品经验优先，热爱互联网内容产品，乐于探索新的产品形态与策略玩法
有百万级用户规模的Feed推荐策略、内容分发或用户增长相关独立项目经验优先，有下沉市场、年轻用户群体相关产品经验者优先
具备良好的用户同理心，能够站在用户视角洞察内容消费痛点与真实需求
同时具备平台全局视角，能够平衡用户体验、业务目标与生态健康，制定清晰的策略判断与执行标准
逻辑思维清晰，具备较强的问题分析与抽象提炼能力，能够从复杂的业务信息与数据表现中提炼核心问题
数据分析能力扎实，能够通过指标异动分析、策略效果评估牵引产品迭代方向
具备出色的沟通理解能力与跨团队协作意识，有长期主义精神，自驱力与韧性强，具备务实的落地执行力与深度思考的习惯，能够推动复杂项目高效交付
工作职责
策略方向探索：聚焦极速版核心用户群体，深度调研用户内容消费行为、需求偏好与场景特征，结合极速版业务生态，挖掘Feed推荐的增长机会点，探索适配目标用户的分发策略方向
推荐策略设计与落地：基于深度用户调研与数据分析，输出Feed推荐全链路策略方案，包含多场景渗透策略、消费深度提升策略、内容分发调优方案等，持续迭代优化推荐效率与用户体验
数据分析：围绕 Feed DAU、时长、消费深度、用户留存等核心指标，开展全链路数据分析与策略效果评估
通过用户行为拆解、数据异动归因、实验复盘，定位产品问题、识别优化空间，用数据牵引推荐策略持续调优
跨团队协同：协同算法、研发、内容生态等多团队伙伴，建立顺畅的沟通协作机制与信任关系，对齐业务目标、拆解项目需求、推进落地执行，持续解决问题并保障迭代质量
优先资格
有资讯 / 短视频类大规模用户Feed产品经验优先
有百万级用户规模的Feed推荐策略、内容分发或用户增长相关独立项目经验优先
有下沉市场、年轻用户群体相关产品经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为大厂，能接触亿级用户规模和前沿推荐技术，平台资源丰富
- Feed推荐是核心业务，策略迭代快，成长空间大
- 有机会与算法、研发等多团队协作，积累全面的产品方法论
- 跨团队协同可能面临沟通成本，需较强的推动力和韧性
- 竞争激烈，需不断学习行业新趋势以保持策略竞争力
- 适合有2年以上产品经理经验、对内容推荐和数据分析有浓厚兴趣、具备强逻辑思维和沟通能力的求职者
缺点 / 挑战
- 数据驱动要求高，需持续产出可量化的策略成果，压力较大
角色解读
- 可深入推荐算法与策略领域，成长为策略产品专家或高级产品经理
- 积累亿级用户产品经验后，可向产品总监或业务负责人发展
- 拓展至用户增长、内容生态等关联方向，提升综合产品能力
- 负责Feed推荐策略的全链路设计与优化，从用户调研、策略输出到效果评估
- 通过深度数据分析，定位产品问题、验证策略效果并驱动持续迭代
- 协同算法、研发等多团队，确保推荐策略高效落地，平衡体验与业务目标
- 掌握推荐系统策略设计，能输出多场景渗透与分发调优方案
- 具备扎实的数据分析能力，熟练使用数据工具进行指标异动分析与归因
- 拥有用户同理心，能洞察内容消费痛点并转化为产品需求
- 具备跨团队沟通与项目管理能力，能推动复杂项目执行
申请策略
- 深入研究百度极速版的产品特点、用户群体及竞品，准备针对性见解
- 在面试中展示长期主义精神和务实执行力，契合公司价值观
- 关注百度在AI和内容生态领域的动态，体现对行业趋势的思考
- 突出内容Feed、推荐策略或用户增长相关的独立项目经验，量化成果如指标提升百分比
- 强调数据分析技能，举例说明如何通过数据洞察驱动策略优化
- 展示跨团队协作案例，体现推动复杂项目落地的执行力
- 加强推荐系统基础知识，了解主流推荐算法如CTR预估、多目标优化
- 提升数据分析工具熟练度，如SQL、Python、数据分析平台
面试指南
- 使用STAR法则结构化描述项目经历，重点突出策略设计逻辑、数据分析和业务结果
- 强调用户视角和数据驱动的决策过程，避免主观臆断
- 通过具体案例展示问题分析、沟通协调和推动落地的能力
- 请描述一个你主导的Feed推荐策略项目，从问题定义到效果评估的全过程
- 如何平衡用户体验、业务目标和内容生态健康？请举例说明
- 当你发现推荐数据指标异动时，你的分析思路和归因方法是什么？
- 在跨团队协作中遇到阻力，你通常如何解决？
- 你对内容推荐领域未来趋势的看法是什么？如何适配极速版用户？
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活50
使命价值55
薪资福利
75中等
该职位在百度平台，薪资水平预计具有市场竞争力，福利体系可能完善，但JD未明确提及具体薪资与福利。
薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）
成长发展
70中等
职位涉及策略设计、数据分析与跨团队协同，有助于核心技能提升，但JD未明确提及培训、导师制或晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈推荐系统、数据分析、用户增长、内容分发
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式、远程选项或WLB相关信号，办公灵活性未知，工作强度无法判断。
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
55较低
作为内容推荐产品，可能对用户体验有正向影响，但JD未突出社会价值、使命感或行业前景。
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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