顺丰速运
AI产品经理
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发布于 大约 14 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
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Rag
业务抽象
产品方案设计
大模型
数据产品
数据治理
知识库
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI数据产品岗位，业务复杂，出差频繁，发展机会多。
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
23K
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 140 个在招
市场机会
选择适中
深圳 · AI产品经理 · 35 个在招
职位详情
关于这个职位
负责顺丰速运AI原生产品的数据底座和数据能力规划，面向公安、政务等复杂业务场景，抽象形成可复用的数据产品能力
结合大模型、Agent、RAG等AI技术，设计数据调用方案，确保数据安全稳定支持AI应用
最低要求
年以上数据产品、数据平台、数据中台、BI、指标体系、标签画像、知识库、RAG、AI 产品或政企行业产品经验
熟悉数据产品基本方法，理解数据接入、清洗、治理、建模、标签、指标、数据服务、权限、安全、质量、血缘等核心概念
理解 AI 应用对数据底座的要求，知道大模型、Agent、RAG、知识库、智能问数等能力如何依赖结构化、可信、可追溯的数据
具备较强的业务抽象能力，能把客户业务语言转化为数据对象、数据关系、数据规则和产品模块
能独立输出产品方案、PRD、原型、数据标准、接口说明、汇报材料和客户沟通材料
具备较强的沟通表达和现场汇报能力，能在客户、领导、跨部门团队面前清晰讲清产品逻辑、建设路径和业务价值
具备跨团队推进能力，能协调研发、算法、数据工程、交付、售前和客户侧资源推动落地
能适应一定频率出差，愿意深入客户现场进行需求调研、方案沟通、试点验证和产品迭代
工作职责
负责 AI 原生产品的数据底座和数据能力规划，包括数据接入、数据治理、数据建模、标签体系、指标体系、数据服务、权限控制和数据质量管理
面向公安、政务、城市治理、企业服务等复杂业务场景，梳理客户数据现状、业务流程和数据使用需求，抽象形成可复用的数据产品能力
与应用产品经理协同，将业务场景拆解为底层数据需求，明确需要哪些数据、如何组织、如何关联、如何查询、如何支撑 AI 应用
结合大模型、Agent、RAG、知识库、智能问数、自动报告、线索分析等 AI 能力，设计数据底座如何被 AI 安全、稳定、可追溯地调用
负责数据对象模型、字段标准、数据口径、质量规则、权限规则、接口需求和验收标准的产品设计
协同研发、算法、数据工程、交付、售前等团队，将客户需求转化为 PRD、原型、数据标准、接口说明和产品方案
参与客户调研、方案汇报、项目评审、关键节点汇报和标杆项目打造，能够在关键场合独立表达产品思路、建设路径和业务价值
跟踪产品落地效果，包括数据可用性、查询效率、AI 调用准确率、业务使用频次、客户反馈和交付复用情况，持续推动产品迭代
沉淀行业数据产品方法论和可复用方案，支持产品在不同项目和客户中的复制落地
优先资格
有公安、政务、城市治理、知识图谱、数据中台、AI Agent/RAG 产品经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及大模型、RAG等AI新兴技术，技能积累快
- 业务场景复杂，涉及公安、政务等领域，锻炼业务深度
- 公司平台大，资源丰富，有利于项目落地和行业影响力
- 跨团队协作机会多，提升综合能力和人脉
- 需要频繁出差和客户现场工作，可能影响工作生活平衡
- AI技术更新快，需持续学习以保持竞争力
- 适合有数据产品经验、对AI感兴趣、沟通能力强且能适应出差的求职者
缺点 / 挑战
- 跨团队协调复杂，沟通和推进压力较大
角色解读
- 从数据产品经理成长为高级产品经理或产品总监
- 深耕AI产品领域，成为行业解决方案专家
- 向产品管理或战略规划方向发展，参与公司数字化战略
- 负责规划AI产品的数据底座，设计数据接入、治理和建模方案
- 面向复杂业务场景，抽象数据产品能力以支持公安、政务等客户需求
- 结合大模型、RAG等AI技术，确保数据安全稳定调用
- 协同多团队推进产品落地，跟踪效果并持续迭代
- 熟悉数据产品方法，理解数据全生命周期管理核心概念
- 具备业务抽象能力，能将客户需求转化为数据产品模块
- 了解AI应用对数据底座的要求，掌握大模型、RAG等技术
- 沟通表达和跨团队协调能力，适应出差和客户现场工作
申请策略
- 了解顺丰速运的AI战略和数字化转型方向，展示与公司目标的契合
- 准备面试时，聚焦如何解决实际业务问题，用具体案例证明能力
- 突出数据产品、数据中台或AI产品的相关项目经验
- 展示业务抽象和方案设计能力，如PRD、原型案例
- 强调沟通表达和跨团队协作的成果，如客户汇报或项目交付
- 补充AI技术相关技能，如大模型、RAG的应用经验
- 深入学习大模型、RAG、Agent等AI技术，理解其在数据底座的应用
- 提升业务分析和产品设计能力，学习政企行业知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 结合具体项目经验，突出业务价值和数据思维
- 强调跨团队协作和问题解决能力，展示沟通技巧
- 如何设计一个数据底座来支持AI应用，如智能问数？
- 在公安或政务场景中，数据治理面临哪些挑战，你如何解决？
- 如何协调研发、算法等团队推进产品落地？
- 请分享一个你主导的数据产品项目，从需求到落地的过程
- 出差频繁如何影响你的工作安排，你如何应对？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位在大型企业提供稳定环境，薪资面议但市场竞争力较强。
薪资信号面议 (15K-30K/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术，有技能成长和行业深耕机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、数据产品、大模型、RAG、Agent、知识库
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
职位要求一定频率出差，可能影响工作生活平衡。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该职位服务于公安、政务等公共领域，具有正向社会价值。
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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