泡泡玛特
人力数据与AI产品经理
人力数据与AI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产品经理
产品经理
Ai产品
Bi工具
Llm
Rag
Sql
产品规划
人力数据分析
英文
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
AI驱动的HR数据产品岗，技术前沿，发展性强，但WLB未明确
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
4万
与产品经理中位数基本持平
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 300 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 700 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责规划和建设人力数据及AI产品，通过大模型、智能问数等技术提升HR管理效率和决策质量
工作涵盖HR场景需求分析、AI能力落地、产品全生命周期管理及数据标准化，旨在推动数据驱动的HR决策
最低要求
本科及以上学历，5年以上数据产品、AI产品、People Analytics或商业分析相关经验
有AI数据产品、智能问数、Data Agent或企业服务产品经验优先
具备较强的AI产品能力，熟悉LLM、Agent、RAG等AI应用模式，能够理解AI能力边界，并将其转化为真实业务场景下的产品方案和可落地的应用
具备扎实的数据分析能力，熟练使用SQL、Excel及至少一种Python或BI工具，能够独立完成数据提取、指标设计、分析验证及结果表达
有HR、组织或人力成本分析经验优先
具备较强的业务理解、产品设计和项目推动能力，能够将复杂、模糊的管理问题转化为清晰的产品需求，并推动HR、技术、数据及业务团队协同落地
英文可作为工作语言
工作职责
负责HR数据及AI产品规划与建设，围绕人员结构、HC管理、组织效率、薪酬成本、招聘、流动、考勤等核心HR场景，识别管理需求，规划并建设AI驱动的数据分析、智能问数及决策支持产品
深入HR业务场景，推动AI能力落地，将大模型、Agent、智能问数、数据分析等能力应用于HR管理，通过自然语言交互、自助分析及智能洞察提升HR及管理者的数据使用效率和决策质量
负责数据分析产品全生命周期管理，完成用户需求、场景设计、指标体系、产品方案、交互路径、权限规则及上线迭代，并通过用户反馈和产品使用数据持续优化产品效果
建立HR数据分析与产品标准，推动HR数据口径、指标定义、数据质量及权限管理标准化，沉淀可复用的数据资产、分析方法和产品能力，减少重复人工分析，提高HR数据服务效率
优先资格
有AI数据产品、智能问数、Data Agent或企业服务产品经验优先
有HR、组织或人力成本分析经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：深入应用LLM、Agent等新兴AI技术于HR场景，技术栈现代
- 业务影响力：直接支持HR决策和组织效率，成果可见度高
- 产品全流程：独立负责产品生命周期，锻炼综合产品管理能力
- 平台支持：公司已上市且规模大，资源充足，利于产品落地
- 跨团队协同：需推动HR、技术、数据团队合作，沟通协调要求高
- 技术更新快：AI领域发展迅速，需持续学习以保持产品竞争力
- 适合具备AI和数据分析背景、对HR科技有热情、善于业务沟通和项目推动的求职者，追求技术落地与业务价值结合
缺点 / 挑战
- 业务复杂度：HR场景多样，需深入理解管理需求，转化难度较高
角色解读
- 纵向深化：成为HR科技或AI产品领域的专家，负责更复杂的产品线
- 横向扩展：转向数据产品管理或AI战略规划，覆盖更广泛的业务场景
- 管理方向：积累团队协作经验，未来可向产品总监或AI负责人发展
- 负责HR数据及AI产品的整体规划与设计，将业务需求转化为具体产品方案
- 推动大模型、Agent等AI技术在HR场景中的落地应用，提升管理效率
- 管理产品从需求到上线的全生命周期，包括用户调研、迭代优化和数据分析
- 建立HR数据标准，沉淀数据资产，减少人工分析，提高服务效率
- AI产品能力：熟悉LLM、Agent、RAG等技术，能设计可落地的AI应用场景
- 数据分析能力：熟练使用SQL、Python、BI工具，独立完成数据提取和指标设计
- 业务理解与项目推动：将复杂管理问题转化为产品需求，并跨团队协同落地
- 英文工作语言：能够进行英文沟通和文档处理
申请策略
- 研究公司业务：了解泡泡玛特的零售特点和HR管理挑战，针对性设计产品思路
- 准备案例库：整理过往产品项目中的关键决策和成果，便于面试时具体阐述
- 突出AI产品经验：详细描述参与过的LLM、Agent或智能问数项目，说明具体应用场景和成果
- 展示数据分析能力：列举使用SQL、Python完成的数据分析案例，强调业务洞察
- 强调业务理解：举例说明如何将模糊管理问题转化为产品方案，体现沟通和推动能力
- 英文能力证明：如有相关经历，可提及英文文档撰写或跨国协作经验
- 深化AI技术知识：学习最新LLM应用模式，如RAG、Prompt Engineering，提升产品设计深度
- 加强HR领域认知：了解人力成本分析、组织效率指标等HR专业知识，增强业务契合度
面试指南
- 对于AI应用问题：从HR痛点出发，结合AI技术特性（如LLM理解能力），设计具体功能点，并强调落地可行性
- 对于产品设计问题：遵循用户需求调研、场景分析、指标设计、交互优化的流程，突出数据驱动决策
- 对于协作问题：强调沟通对齐、建立共识、使用工具协调进度，并分享成功经验
- 你如何将AI能力应用于HR场景？请举例说明
- 如何设计一个智能问数产品来支持HR决策？
- 在推动产品落地时，遇到跨团队协作困难如何解决？
- 你如何评估AI产品的效果并进行迭代？
- 请描述一个你处理过的复杂数据产品需求案例
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
职位未披露具体薪资，但公司已上市且规模大，可能提供有竞争力的薪酬福利体系。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
职位涉及LLM、Agent等前沿AI技术在HR领域的深度应用，提供显著的技能成长和业务实践机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、SQL、Python、BI工具
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确办公模式、WLB信号或工作强度，生活化动机满足程度有限，需进一步确认。
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
零售行业背景下推动AI创新应用，具有业务价值和社会影响力，但行业增长相对稳定。
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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