滴滴出行
AI数据产品经理
AI数据产品经理
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Agent开发
Ai产品经理
Vibe Coding
产品落地
数据分析
跨部门协作
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI技术栈、大厂平台背书、侧重内部效能提升、成长性强
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
2.8万
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 2400 个在招 · 其中AI产品经理 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建和维护支持内部数据分析需求的AI系统，优化数据工作流以提升业务团队效率
深入理解业务痛点，设计并落地AI Agent解决方案，建立自动化评测体系，并与数据科学团队紧密协作推动产品迭代与价值实现
最低要求
学历与经验：1-3年数据科学，AI产品经理或AI数据产品经理经验
统计学，数据科学，金融工程，数学，计算机或相关专业，学术背景优秀
技术能力：有丰富的Vibe Coding经验，对计算机基本原理和AI Agent基本原理有一定认知，有AI项目0-1完整落地经验优先
对数据分析工作有基本了解，有数据分析相关工作经历优先
产品sense：对于数据产品的问题定义，产品边界和落地路径有基本认知和独立思考能力
对于AI与数据分析工作的融合方式有思考
软性素质：沟通表达清晰
有owner意识，执行力与自驱力强
工作职责
数据分析AI赋能系统：负责实现，维护和迭代支持内部数据分析需求的AI系统，优化数据分析工作流，提效业务团队数据分析需求吞吐
业务场景Agent调优：深入理解业务部门真实工作场景痛点，针对现有工作流设计AI解决方案
Agent评估：针对组内Agent系统，设计自动化Agent评测系统，支持Agent系统的离线快速评测
产品落地与跨部门协作：和数据科学业务团队深度合作，推进Agent系统真实落地并持续收集反馈
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的前沿赛道，接触最新的Agent技术和Vibe Coding理念
- 适合对AI技术充满热情，具备较强逻辑思维和产品落地能力的初级至中级产品经理
缺点 / 挑战
- 需要同时理解技术底层逻辑和业务痛点，对复合型能力要求较高，内部系统推广可能存在阻力
角色解读
- 可向高级AI产品经理、数据科学产品负责人或AI应用架构师方向发展，深耕AI与业务融合的垂直领域
- 负责将AI技术（特别是Agent）应用于内部数据分析场景，提升业务团队效率
- 具备AI产品经理思维，熟悉Agent原理，拥有Vibe Coding等高效开发工具使用经验，以及良好的跨部门沟通能力
申请策略
- 准备具体的案例，说明如何通过AI手段解决复杂的数据分析难题，体现‘提效’的实际价值
- 突出AI项目从0到1的落地经验，展示对Agent评测体系的思考，强调Vibe Coding等新技术的应用成果
- 深入学习AI Agent架构及Prompt Engineering，提升数据分析工具链的理解，加强产品方法论训练
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型理由、遇到的挑战及最终的业务收益
- 请分享一个你主导的AI项目从0到1落地的全过程
- 如何设计一个自动化的Agent评测系统？关键指标有哪些？
- 你认为AI Agent在数据分析场景中最大的痛点是什么？如何解决？
- 什么是Vibe Coding？它在产品开发中如何发挥作用？
- 复习AI Agent相关技术原理，研究主流Agent评测框架，了解滴滴出行的数据业务场景
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
作为已上市的互联网巨头，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足求职者对稳定和高薪的需求。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的AI Agent技术和Vibe Coding，处于行业技术风口，能提供极佳的技术视野和技能成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Vibe Coding、数据分析、自动化评测
业务类型cost_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，但作为内部效能提升部门，相比一线业务部门可能压力稍小，具体WLB需视团队文化而定。
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
70中等
通过AI技术赋能内部团队，提升整体运营效率，具有一定的组织内部价值和社会意义（技术普惠）。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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