顺丰速运
高级数据产品经理
高级数据产品经理
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产品经理
产品经理
Llm
Rag
产品经理
大数据平台
数据治理
数据驱动
跨团队协作
需求分析
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦AI与大数据融合的前沿产品岗，技术成长空间大，依托大厂平台资源稳定，但工作强度与WLB需进一步确认。
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
4.0万
比产品经理中位数高
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 600 个在招 · 其中产品经理 9 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 产品经理 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
负责顺丰大数据平台AI相关产品的整体规划与路线设计，涵盖智能数据开发、治理与分析等核心方向
深入业务场景挖掘需求，推动LLM、Agent等前沿AI技术落地，并通过跨团队协作与数据指标体系持续优化产品体验，助力企业数字化转型
最低要求
本科及以上学历，计算机、数据科学、统计学或相关专业优先
年以上产品经理经验，其中至少3年大数据平台相关产品经验（如数据开发平台、数据治理平台、数据分析平台、数据中台等）
熟悉大数据技术栈和典型架构（如Hadoop/Spark/Flink/Kafka等），能与研发团队进行深度技术对话
对AI/LLM技术有实际理解和应用经验，能将AI能力转化为具体的产品方案
具备优秀的逻辑思维和需求分析能力，能将复杂业务场景拆解为可落地的产品方案
出色的沟通协调能力和项目推动能力，能在多团队协作中有效驱动项目进展
强烈的自驱力和学习能力，适应快速变化的技术与业务环境
工作职责
产品规划：负责大数据平台 AI 相关产品的整体规划与路线图设计，包括但不限于智能数据开发、智能数据治理、智能数据分析等方向
需求管理：深入理解业务场景与用户痛点，收集、分析并优先排序产品需求，输出高质量的产品需求文档
产品设计：完成产品方案设计，包括功能设计、交互流程、信息架构等，推动产品从概念到上线的全流程落地
AI 能力集成：探索并推动 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术在大数据平台中的落地应用，打造智能化的数据开发与分析体验
跨团队协作：与数据平台研发、算法、数据治理、业务方等多团队紧密协作，推动项目按期高质量交付
竞品与趋势洞察：持续关注大数据与 AI 领域的行业动态、竞品变化和前沿技术，为产品决策提供依据
数据驱动：建立产品数据指标体系，通过数据分析衡量产品效果，持续迭代优化
优先资格
有产研效能类产品经验（如研发协同工具、CI/CD平台、低代码/无代码平台、自动化测试平台、任务调度与运维平台等），能从平台视角系统性地提升数据产研团队的整体效能
有Agent、RAG、智能运维（AIOps）等AI产品在技术平台中的落地经验
有从0到1打造产品的经历，具备创业者心态
有开源社区贡献或技术社区影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI与大数据融合前沿赛道，技术栈领先且业务场景丰富
- 依托上市企业背景，资源稳定且项目落地性强
- 能深度接触LLM/Agent等新技术在实际生产环境中的应用
- AI技术迭代迅速，要求持续高强度学习与知识更新
- 适合具备扎实大数据背景、对AI技术有热情且擅长复杂系统规划的中高级产品经理
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾业务需求与技术实现，跨团队协调压力大
- 数据平台产品往往涉及底层架构，试错成本较高
角色解读
- 可向资深数据产品专家或数据平台负责人方向发展
- 积累AI与大数据融合经验后，可拓展至AI产品经理或技术平台战略岗
- 长期可转向业务线产品总监或技术管理岗位
- 负责大数据平台AI产品的全生命周期管理，从规划、设计到落地迭代
- 深入业务与技术团队，挖掘数据开发与治理场景的痛点
- 将LLM、Agent等前沿AI技术转化为实际产品功能，提升数据平台智能化水平
- 通过数据指标监控与竞品分析，持续优化产品体验与效能
- 精通大数据技术栈（Hadoop/Spark/Flink等）与数据中台架构
- 具备扎实的AI/LLM技术应用能力，能设计RAG或Agent产品方案
- 拥有优秀的需求分析、逻辑拆解与跨部门协同能力
- 熟悉数据驱动方法论，能构建产品指标体系并指导迭代
申请策略
- 提前研究顺丰科技在物流供应链数字化方面的布局，准备针对性的产品优化思路
- 面试时重点展示从0到1或复杂系统重构的项目案例，体现技术理解力与业务闭环思维
- 突出3年以上大数据平台产品经验，详细列举主导的智能数据开发/治理项目
- 量化展示AI技术（如LLM/RAG）落地带来的效率提升或用户体验改善
- 强调跨部门推动复杂项目的能力与数据指标体系建设成果
- 补充学习LangChain、向量数据库、Prompt Engineering等AI工程化技能
- 深入了解数据中台架构与实时计算框架（Flink/Kafka）的实际应用场景
- 提升商业敏感度，加强数据指标设计与ROI分析能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目背景、目标、行动与结果
- 针对需求冲突，强调优先级评估模型（如KANO、ROI）与透明沟通机制
- 技术选型上，结合业务场景成熟度、团队技术储备与投入产出比进行理性决策
- 请分享一个你主导的大数据平台或AI产品从0到1落地的完整案例
- 如何平衡业务方短期需求与技术团队长期架构演进？
- 面对LLM/AI技术快速迭代，你如何判断其是否适合引入当前产品？
- 如何设计数据指标体系来评估数据平台产品的使用效果与业务价值？
- 梳理过往大数据/AI产品项目，准备详细的数据对比与复盘总结
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
顺丰作为上市物流企业，薪酬福利体系完善，但具体薪资需面议，整体满足市场对高级岗位的预期。
薪资信号面议 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
85较高
岗位深度融合大数据与AI前沿技术，提供丰富的技术实践与产品创新空间，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Hadoop、Spark、Flink、Kafka
业务类型profit_center
工作生活
60中等
传统巨头企业通常以现场办公为主，工作节奏受业务交付压力影响，WLB信号未明确提及。
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
70中等
致力于通过AI与大数据技术提升物流供应链数字化水平，具有明确的产业赋能价值与社会意义。
行业发展稳定成熟行业
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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