普华永道
I&D CSS -数据产品经理
I&D CSS -数据产品经理
发布于 大约 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
Ai数据平台
Rag
Sql
大语言模型(Llm)
数据产品经理
数据仓库
数据治理
跨团队协作
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
普华永道成都AI数据产品经理岗，强调技术深度与业务融合，发展机会突出，但工作模式与强度需进一步确认。
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
29K
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 380 个在招
市场机会
选择适中
成都 · 产品经理 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是普华永道成都交付中心的数据产品经理，负责将业务数据需求转化为结构化产品，并规划与设计AI数据平台
你需要通过SQL和Python处理数据，主导AI能力（如LLM、RAG）在数据检索、治理等场景的落地，推动平台优化，提升业务自助用数效率
最低要求
年及以上数据产品管理、数据分析或数据工程相关工作经验，本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先
熟练掌握SQL，能独立编写复杂的查询、插入、更新及删除语句，有Hive、MySQL、ClickHouse、Oracle等至少2种数据库的实际使用经验
熟练使用Python（Pandas）进行数据处理者优先
具备优秀的沟通能力和业务理解力，能快速将模糊业务语言转化为清晰的数据规则，有数据需求文档（BRD/DRD）撰写、数据字典或指标管理经验者优先
理解大数据技术生态（如Hadoop、Spark、Hive等），有实际数据开发或与数仓协作的经验
熟悉数据产品及其应用场景，了解主流大数据平台产品（如CDH、HDP、AWS EMR等）
对AI技术及其在数据领域的应用有浓厚兴趣，了解大语言模型（LLM）、RAG、智能Agent等基本概念，有AI数据平台产品或AI辅助数据工具使用经验者优先
具备良好的资源整合与项目推动能力，能独立协调跨部门资源，确保数据产品按时高质量落地
工作职责
需求梳理与规则定义：与业务方深度沟通，将模糊的业务数据需求转化为清晰的结构化数据需求文档，建立并维护数据规则字典，沉淀常用指标口径
轻量级ETL开发：使用SQL或Python完成数据抽取、清洗、转换及基础质量校验，独立交付临时及周期性数据报表
AI数据平台规划与设计：结合业务场景与AI技术趋势，规划AI数据平台产品功能（如数据清洗、自然语言查询、自动化报表生成、数据质量智能检测等），撰写需求文档，明确优先级，推动产品迭代优化
AI能力落地与推广：探索大模型、智能Agent等AI技术在数据检索、数据治理、指标推荐等场景的应用，推动AI功能在平台中的落地，提升业务方自助用数效率
跨团队协作与交付闭环：作为业务与开发团队的核心接口，统一管理需求沟通与变更，验证交付结果，确保符合业务预期
产品运营与收益评估：跟踪产品使用情况，收集反馈，评估产品收益，持续优化数据交付流程与AI平台体验
优先资格
有独立完成轻量级ETL任务的经验，能处理数据清洗、维度关联及指标计算
了解数仓建设基本理论、数据治理方法论（如数据质量、元数据管理）并有落地经验
有AI数据平台、智能取数工具、NL2SQL或对话式数据查询产品规划与落地经验者优先
有大数据开发套件、数据平台产品规划经验，或熟悉敏捷开发流程者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI应用场景：直接负责将大语言模型等最新AI技术落地到企业核心的数据领域，项目含金量高，有助于积累前沿行业经验
- 平台与品牌加持：在普华永道这样的大型跨国机构工作，能接触到规范的流程、多样的客户场景和成熟的体系，对职业背景是很好的背书
- 对综合能力要求高：需要在技术深度、产品思维、沟通协调和项目管理之间取得平衡，对个人学习能力和抗压能力是考验
- 需求复杂多变：作为业务与开发的接口，需要频繁协调并处理来自不同部门的、有时可能冲突的需求，对情商和耐心有要求
- 适合既热爱技术（特别是数据与AI）又不满足于纯执行、希望深度参与业务并塑造产品的求职者
- 需要具备良好的结构化思维、沟通表达能力和项目推动力
缺点 / 挑战
- 技术与业务结合紧密：岗位既需要深度技术功底（SQL、Python、大数据、AI），又需要强业务洞察，能有效避免单一技能的瓶颈，培养复合型能力
- AI落地存在不确定性：探索AI在数据场景的创新应用可能面临技术成熟度、数据质量、业务接受度等多方面挑战，结果并非完全可控
角色解读
- 专业深耕路径：成为数据产品领域的专家，专注于复杂数据系统的规划与AI赋能，可向首席数据产品专家或架构师方向发展
- 管理发展路径：积累项目经验后，可负责更大型、多团队的数据产品线，向数据产品经理总监或数据部门负责人发展
- 跨界融合路径：凭借对数据和AI的双重理解，可转向AI产品经理、增长策略或数据分析科学等前沿交叉领域
- 作为业务与技术的桥梁，将业务方的数据需求（如分析指标、报表需求）翻译成具体、可执行的数据产品功能和技术需求文档
- 负责规划和设计一个结合了AI能力的数据平台产品，例如如何让业务人员用自然语言查询数据、如何自动检测数据质量等
- 利用SQL和Python等工具亲自处理数据，确保数据准确可用，并独立完成一些数据分析报表的开发
- 推动AI技术（如大模型、Agent）在数据治理、指标推荐等场景的实际应用，最终提升业务部门自助分析数据的能力和效率
- 坚实的数据处理与分析基础：必须熟练掌握SQL进行复杂查询，并有Python数据处理经验，理解数据仓库和主流数据库
- 产品设计与项目管理能力：能撰写规范的数据需求文档（BRD/DRD），管理需求优先级，并协调跨部门资源推动产品落地
- 对AI与数据结合的深刻理解：需了解LLM、RAG等AI技术的基本原理，并能构思如何将其应用于解决实际的数据问题
- 出色的沟通与业务理解力：能够理解业务部门的模糊语言，并将其转化为清晰、结构化的数据规则和产品功能
申请策略
- 研究普华永道及其客户行业：了解其主要服务领域（如金融、科技、制造），思考数据和AI在这些领域可能解决的问题，能在面试中展现你的业务视野
- 准备“AI+数据”的案例思考：提前构思一个你认为在某个业务场景下，可以如何应用AI技术解决数据痛点的具体方案，面试时主动分享
- 详细描述1-2个完整参与的数据产品项目：重点说明如何从业务需求出发，设计了什么数据产品功能，使用了哪些技术栈（如SQL/Hive/Python），以及最终如何推动上线并产生了什么业务价值（如提升了XX效率）
- 突出技术能力证明：在简历中清晰列出掌握的SQL、Python、大数据技术栈（Hive, Spark等）和AI相关概念（LLM, RAG）的实际使用经验，最好有具体场景描述
- 展示沟通与项目管理经验：通过STAR法则，举例说明如何协调跨部门团队解决复杂问题、管理需求变更并确保项目按时交付
- 若有AI数据工具（如NL2SQL、智能报表）的使用或相关学习经历，务必在显要位置强调
- 强化产品文档能力：系统学习或练习撰写数据需求文档（BRD/PRD/DRD），可以尝试用模板梳理过往项目，让逻辑更清晰
- 补充AI在数据领域的知识：深入阅读关于LLM在数据分析（Text-to-SQL）、数据治理中应用的技术博客或论文，了解RAG、Agent等技术的常见实现模式
面试指南
- 回答项目类问题时，采用“背景-目标-行动-结果”结构
- 重点突出你如何“翻译”需求、选择技术方案、协调资源以及量化成果
- 回答概念应用类问题时，先解释技术原理（如LLM如何理解自然语言生成SQL），再结合一个具体的业务场景（如销售想快速查“上季度华北区TOP10产品”）来阐述应用价值和实现步骤
- 回答冲突或困难类问题时，展现你的沟通策略、以解决方案为导向的思维以及对项目目标的坚持
- 强调你会分析原因、寻求折衷或分阶段交付
- 请描述一个你过去主导的数据产品项目，你是如何从业务需求出发，设计并落地产品的？遇到了哪些主要挑战？
- 假设业务方提出一个模糊的需求：“我想要一个看板，能看清所有业务的健康状况”，你会如何梳理和定义这个数据产品需求？
- 你如何理解大语言模型（LLM）在数据查询或数据治理领域的应用场景？请举例说明
职位点评
薪资福利82
成长发展90
工作生活55
使命价值78
薪资福利
82较高
职位由知名跨国专业服务机构提供，在成都地区具有较强的品牌和平台竞争力。虽然JD未披露具体薪资，但结合岗位要求和市场行情判断，薪酬福利体系应较为规范和完善。
薪资信号未披露（AI估算：22K-35K/月）
成长发展
90较高
该职位对技能成长和项目经验积累有极高要求，直接涉及数据产品全生命周期管理与前沿AI技术落地，能极大地提升求职者的技术-业务复合能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Pandas、Hive、Spark、Hadoop、LLM、RAG、智能Agent、NL2SQL
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未明确提及办公模式、弹性工时或WLB相关信息。作为需要深度协作和现场沟通的产品经理岗位，通常要求线下办公。跨国机构流程规范，但项目制工作可能存在压力。
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
78中等
岗位处于专业服务行业数字化和AI化的前沿，通过构建智能数据平台赋能客户与内部业务，具有明确的行业价值和技术驱动力。
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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