滴滴出行
智能化运营专家
智能化运营专家
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公运营管理
运营管理
Agent开发
Ai自动化
Sql
人机协同
商业化运营
数据归因
策略运营
经营分析
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
AI基建与策略运营深度融合，技术成长空间大，业务节奏快，适合复合型进阶人才
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比运营管理中位数高
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 2270 个在招 · 其中运营管理 约 260 个
市场机会
选择面较广
北京 · 运营管理 · 约 1500 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责搭建潜力市场的AI自动化经营分析体系，将定价、补贴等场景的分析方法转化为可复用管道
同时负责团队AI基建与标准制定，推动AI在核心运营场景的落地与人机协同模式转型，提升业务效率与决策质量
最低要求
）有较强的商业洞察力及业务理解力
对双边交易场景、交易市场有基础认知，能理解网约车行业的运营增长逻辑
）3 年以上经营分析 / 商业分析 / 策略运营经验，亲手做过业务归因和周期复盘，理解数据口径在实际业务中的坑
面对复杂问题有系统化思考和快速落地解题能力
）数据分析能力扎实，SQL / Python 必备
）日常使用 AI Agent 解决真实工作问题（如 Claude 等），能讲清自己搭建的 prompt / workflow / agent 是如何设计、如何迭代、如何处理失败案例的——面试需要展示实际作品/展示设计思路
）强的自驱力和推动力：有一次以上在缺乏授权的情况下，把一套标准或工具推行到多个团队并被真正用起来的经历
）好的用户同理心，愿意深入一线参加异地调研，能结合平台数据与一线感知，分析、提炼、具象化运营逻辑
工作职责
）负责潜力市场华北经营分析的 AI 自动化体系： 建设并运维经营异常自动巡检、归因初稿自动生成、周报/双日报零人工取数等能力
把定价、补贴、分单场景下已验证有效的分析方法沉淀为可复用的自动化管道，长期筑牢并抬高业务下限
）团队通用化AI基建：对团队 AI 口径与方法论的统一负责，制定并维护潜力市场统一的数据集及指标体系、归因树、经营口径库、结论沉淀格式
当各城市方法冲突时进行仲裁，保证"同一个数字只有一种解释"，让团队产出可互相比对、可积累
）对团队不同职能方向的 AI 应用能力负责：结合市场调研与数据表现，把 AI 能力嵌入BC运营、品类运营、补贴效率分析等核心运营场景，通过实验验证，创新工作模式，提升交易市场效率与补贴资源效率
）人机协同设计-长期： 持续跟进AI方向的能力升级，帮助运营团队完成从"取数分析出策略"到"提问、判断、定策略、看复盘、做迭代"的工作方式转型，实现AI运营的闭环
）Ai知识沉淀体系： 建立"AI 初稿 → 人工确认/打回 → 分歧回流"的迭代机制，让每一次人机分歧都转化为系统的改进，建设时间复利增长的Ai体系
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿的AI+运营交叉领域，技术栈与业务结合紧密，个人竞争力强
- 依托头部出行平台，接触海量真实交易数据，业务影响力大
- 团队重视AI基建与知识沉淀，有利于方法论输出与行业话语权建立
- 需跨团队推动标准化落地，缺乏正式授权时的协调阻力较大
- AI模型与业务场景结合存在不确定性，需频繁试错与迭代优化
- 高频次的数据归因与策略复盘要求极高的逻辑思维与抗压能力
- 适合具备扎实数据分析基础、对AI工具应用有强烈兴趣且擅长跨部门推动落地的复合型运营人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI运营架构师或高级策略专家方向发展，主导更大范围的AI业务赋能
- 转向业务线负责人或战略管理岗，统筹区域或品类的整体运营与增长
- 搭建并运维潜力市场的AI自动化经营分析体系，实现数据取数、归因与报告生成的自动化
- 制定团队统一的AI数据口径、指标体系与方法论，仲裁跨城市数据冲突
- 将AI能力深度嵌入BC运营、品类运营及补贴分析等核心场景，通过实验验证提升业务效率
- 扎实的SQL/Python数据分析能力，能够处理复杂业务数据
- 丰富的AI Agent实战经验，熟悉Prompt设计、Workflow编排及迭代优化
- 深厚的商业洞察力与策略运营背景，理解双边交易市场逻辑
申请策略
- 提前准备AI项目作品集或Demo，面试时需清晰展示设计思路与失败案例复盘
- 了解滴滴近期在华北市场的运营策略与AI布局，展现业务理解深度
- 突出3年以上策略/经营分析经验，重点展示业务归因、周期复盘的具体成果
- 详细列举AI Agent搭建案例，包含Prompt设计、Workflow逻辑及实际提效数据
- 强调跨团队推动标准落地的经历，体现无授权情况下的项目推进能力
- 深化SQL/Python在复杂数据清洗与自动化脚本中的应用能力
- 系统学习LangChain/LlamaIndex等主流Agent框架，掌握多轮对话与工作流编排技巧
- 补充双边市场定价与补贴策略的理论框架，提升商业敏感度
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出背景复杂性、个人行动细节、量化结果与复盘反思
- 针对AI案例，按“需求定义-工具选型-Prompt/Workflow设计-测试迭代-业务上线-数据反馈”逻辑展开
- 针对跨团队推动问题，强调利益对齐、试点验证、数据说服与长期价值传递的策略
- 请分享一个你独立搭建的AI Agent案例，说明其设计逻辑、迭代过程及如何解决失败场景？
- 在缺乏授权的情况下，你是如何将一套新标准或工具推行到多个团队并真正落地使用的？
- 面对不同城市的数据口径冲突，你会如何设计归因树与指标体系以保证一致性？
- 你认为AI在网约车定价与补贴场景中最大的落地难点是什么？如何验证效果？
- 梳理过往完整的AI工具落地案例，准备好可演示的Demo或详细架构图
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活55
使命价值65
薪资福利
75中等
薪资水平处于市场中上，结合上市公司背景与AI技能溢价，福利体系较为完善，但高强度业务导向可能稀释部分补偿收益。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
高度契合技术前沿与业务创新，提供大量AI基建与策略落地实践机会，成长路径清晰且具备行业稀缺性。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Prompt Engineering、Workflow、SQL、Python、自动化巡检
业务类型profit_center
工作生活
55较低
未明确提及弹性工时或远程政策，互联网大厂运营岗通常伴随较高工作强度与快节奏交付，WLB一般。
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
65中等
聚焦出行行业数字化升级与人机协同变革，虽非强公益属性，但对提升交通效率与用户体验具有实质推动作用。
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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