滴滴出行
CTO-数据产品实习生（MJ020757）
CTO-数据产品实习生（MJ020757）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公产品经理
产品经理
Ai产品
Sql
交互设计
原型设计
数据分析
语义建模
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
大厂核心AI数据产品实习，技术前沿、成长迅速，适合有设计基础和数据思维的学生
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比产品经理中位数低
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 2420 个在招 · 其中产品经理 约 150 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 960 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是滴滴出行CTO部门的数据产品实习岗，主要协助进行AI数据产品的交互设计与语义建模
你需要参与从需求调研、原型设计到文档编写的全流程，重点在于将复杂的AI分析场景转化为清晰易用的产品体验，并验证产品效果
最低要求
在校本科生或研究生，对 AI 产品、数据平台及企业级应用有兴趣，具备清晰的逻辑思考和主动学习能力
重点看重产品设计能力：具备良好的交互设计意识和审美，能够将复杂需求转化为清晰的信息架构、页面结构和操作流程
不仅关注页面美观，也关注信息层级、操作效率、状态反馈与异常场景
能够独立表达和验证方案：熟练使用 Figma 等原型设计工具，或借助 AI 编程工具制作可交互 Demo，能够说明设计依据，并根据反馈迭代
理解或愿意深入学习语义建模、本体论及本体建模，能够尝试从业务描述中抽象实体、属性、关系和约束
具备基础数据知识，了解指标、维度、数据模型及 SQL，能够理解常见的数据查询与分析场景
工作职责
产品与交互设计：参与语义建模、指标管理及 AI 分析场景的产品设计，梳理信息架构、页面布局和操作流程，输出产品原型或可交互 Demo，推动复杂能力转化为清晰、易用的产品体验
语义建模与本体建设：协助梳理业务实体、属性、关系及规则，参与指标、维度、业务术语、指标树与因果链建模，探索结构化数据与非结构化文档的关联方式
AI 产品方案设计：参与语义检索、智能问数及分析场景的需求调研，设计 Agent 与数据工具的交互流程，明确工具输入输出、调用方式及异常处理
需求推进与效果验证：编写需求文档，跟进研发、算法协作及功能验收
整理真实业务问题与评测样本，分析错误案例，推动产品迭代
产品文档与用户反馈：编写使用手册、功能说明和业务案例，参与用户引导与使用反馈收集，从实际使用中发现并改善产品问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的AI+数据产品领域，学习语义建模等核心技术概念
- 在大厂核心CTO部门实习，履历含金量高
- 需要快速理解复杂的业务逻辑和技术实现（如本体论），对非技术背景同学有一定门槛
- 工作内容涉及较多细节验证
- 对AI产品感兴趣、具备设计思维且有一定数据基础的大学生，尤其是计算机、信息管理或设计相关专业
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级产品经理、AI产品专家方向发展，深入理解大模型在B端数据产品中的应用落地
- 负责AI数据产品的交互设计与原型制作，将复杂的语义建模和数据逻辑转化为用户友好的界面
- 熟练掌握Figma等设计工具，具备基础的SQL数据查询能力，拥有良好的逻辑思维和产品审美
申请策略
- 准备一个具体的产品设计案例，说明你是如何从用户需求出发，通过交互设计解决复杂问题的
- 突出展示Figma作品集或交互Demo，强调对复杂系统简化设计的思考
- 列出相关的课程设计或项目经历
- 提前了解基本的SQL语法和数据库概念
- 学习一些关于LLM（大语言模型）在C端/B端应用的基础知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）讲述项目经历
- 对于技术问题，展示学习能力和解决问题的逻辑，而非死记硬背答案
- 请展示你最近的一个产品设计作品，并解释你的设计思路
- 你如何理解‘语义建模’？如果让你为一个简单的查询功能做建模，你会怎么做？
- 当开发人员认为你的设计实现成本过高时，你会如何处理？
- 你对AI在数据分析场景中的应用有什么看法？
- 复习Figma的高级用法
- 了解滴滴的主要业务线及其数据应用场景
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
作为大厂实习生，薪资处于市场中上水平，但实习性质决定了其长期稳定性有限，福利体系不如正式员工完善。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
90较高
职位深度结合AI与数据产品，能接触到语义建模、Agent设计等前沿技术概念，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、语义建模、Agent、Figma、SQL
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂节奏较快，虽为实习岗压力相对较小，但需适应高强度的协作与迭代环境，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
75中等
致力于通过AI技术提升数据获取和分析的效率，具有明确的技术赋能业务的社会价值导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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