蚂蚁集团
OceanBase-AI大数据平台产品经理-OceanBase
OceanBase-AI大数据平台产品经理-OceanBase
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品经理
Cdc
Etl/Elt
Llm
数据治理
数据湖
数据集成
湖仓一体
AI 估算 · 35k–60k
AI大数据平台为当前高景气赛道，资深产品经理在大厂核心岗位薪资竞争力强，综合月薪3.5-6万。
职位详情
关于这个职位
负责AI大数据产品平台的规划与设计，覆盖数据集成、数据治理、数据分析、数据湖管理全生命周期
需要深刻理解AI时代企业级数据中台需求，赋能LLM、RAG、Agent等AI应用，打造领先的湖仓一体解决方案
适合有5年以上大数据/数据中台产品经验、熟悉ETL/CDC/数据湖等技术、并了解AI应用的资深产品经理
最低要求
经验背景
a. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学、信息管理等相关专业
b. 5年以上软件产品经理工作经验，有大数据、数据中台、数据集成、数据库或 AI 数据平台领域的产品经验
核心技术知识
a. 数据集成：熟悉 ETL/ELT 与 CDC（变更数据捕获）原理
熟悉至少一种主流的数据集成工具或服务（如 Flink CDC、Apache NiFi、Airbyte、DataX、Debezium、Dataworks 等），理解数据集成完整流程与典型挑战
b. 数据加工：熟悉批处理与流处理框架（如 Spark、Flink），了解数据建模、Pipeline 编排、DAG 调度与作业治理，理解实时计算与离线计算的取舍
c. 数据治理：熟悉元数据管理、数据血缘、数据质量、数据分类分级、数据安全与合规要求（如 GDPR、个人信息保护、数据出境合规），具备数据资产化方法论
d. 数据分析：熟悉 OLAP 与数据仓库基本原理，对 SQL 与查询优化有扎实理解，了解主流 BI 工具（如 Tableau、Power BI、Quick BI），并对实时分析、即席查询、Text2SQL 等场景有认知
e. 数据湖管理：熟悉数据湖与湖仓一体架构，深入了解 Apache Iceberg、Apache Hudi、Delta Lake 至少其一，理解对象存储（S3/OSS）、统一 Catalog（如 Unity Catalog、Polaris、Gravitino）与多引擎协同
f. AI 维度：了解 LLM、RAG、向量检索、Text2SQL、NL2Pipeline、Agent 及 MCP 协议在数据领域的典型应用，能将 AI 能力与数据产品有机结合，输出 AI Native 的产品方案者更佳
产品能力
a. 出色的逻辑思维和抽象能力，对产品体验有要求和简介，较高的用户需求洞察力
b. 优秀的沟通能力，能够高效推动跨部门团队协作
工作职责
产品规划与策略：负责 AI 大数据平台（含数据集成、加工编排、数据治理、数据分析、数据湖管理等模块）的产品战略、路线图制定与版本规划，构建面向 AI 场景的差异化产品竞争力
市场与用户洞察：深入调研行业趋势与竞品动态（如 Databricks、Snowflake、Apache NiFi、阿里 DataWorks、Microsoft Fabric 等），深度访谈用户（如数据工程师、数据架构师、DBA、数据科学家、AI 应用开发者），挖掘异构数据源接入、湖仓一体、AI 数据供给等场景下的真实痛点
需求分析与产品设计：将用户需求和业务诉求转化为清晰的产品需求文档（PRD）、产品原型与设计规范，重点关注功能完整性、AI 友好性、实时性、可扩展性、稳定性与易用性
全生命周期项目管理：驱动产品从概念、开发、测试到上线的全过程，确保产品高质量交付，并对产品的业务成果（如用户满意度、活跃度、市场占有率、收入贡献）负责
优先资格
a. 有头部互联网、数据库厂商、数据中台或主流云厂商相关产品规划与落地经验者更佳
b. 有 AI 产品（如 RAG 应用、Data Agent、Copilot、智能问数等）从 0 到 1 落地经验者更佳
c. 熟悉 Snowflake、Databricks、StarRocks 等分布式数据库或 MPP 引擎，对湖仓一体、HTAP 架构有深入理解者更佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI大数据是当前最具增长潜力的赛道，产品价值与战略重要性高
- 蚂蚁集团平台大，场景复杂，能接触最前沿的数据技术与AI结合实践
- 技术要求高，需要同时精通大数据技术与AI应用，学习曲线陡峭
- 涉及数据集成、治理、湖存储等多模块，产品范围广，协调复杂度大
缺点 / 挑战
- 产品挑战性强，能深度参与数据全生命周期与AI Native创新，个人成长快
- 大厂节奏快，跨团队协作与业务成果压力大，可能面临较高工作强度
- 适合具备深厚数据产品背景，对AI前沿技术有热情，愿意在高复杂度环境中挑战自我的资深产品经理
角色解读
- 可成长为AI大数据产品线的负责人，负责更大范围的产品战略与团队管理
- 可深入技术方向，成为数据平台架构型产品专家，或转向AI产品总监
- 在蚂蚁集团平台，有机会接触超大规模数据场景，积累顶级数据产品经验，职业品牌价值高
- 负责AI大数据平台的战略规划、路线图制定与版本规划，覆盖数据集成、加工、治理、分析、湖管理全链路
- 深入调研行业趋势与竞品（Databricks、Snowflake等），访谈数据工程师、科学家等用户，挖掘AI数据供给痛点
- 将需求和业务诉求转化为PRD、原型和设计规范，重点关注AI友好性、实时性、可扩展性
- 驱动产品从概念到上线全过程，并对用户满意度、活跃度、市场占有率、收入贡献等业务成果负责
- 扎实的大数据技术栈：熟悉ETL/ELT、CDC、Spark/Flink、Iceberg等，能理解数据全生命周期
- AI领域认知：了解LLM、RAG、向量检索、Text2SQL等应用，能将AI与数据产品结合
- 产品设计与项目管理能力：逻辑抽象、洞察需求、跨部门协作推动产品交付
- 行业知识：理解数据中台、湖仓一体、数据治理的业界标准与最佳实践
申请策略
- 关注蚂蚁OceanBase产品线，了解其技术方向和已有产品，在面试中展示你对数据库与数据平台的见解
- 准备1-2个深度的产品案例，涵盖从需求发现到落地的完整过程，突出你解决复杂问题的能力
- 突出大数据/数据中台产品的完整落地经验，特别是数据集成、数据治理或湖仓一体项目
- 展示对技术栈的理解深度，如Flink、Spark、Iceberg、CDC等工具的实际应用
- 强调AI相关产品经验，如RAG应用、智能问数或Data Agent的从0到1案例
- 量化产品成果，如用户规模、数据接入量、收入贡献等
- 若对AI数据应用不熟，可快速学习RAG、Text2SQL、Agent的基本原理及在数据产品中的应用
- 了解主流竞品（Databricks、Snowflake、DataWorks）的核心架构和功能，形成对比分析
面试指南
- 先明确问题核心，结合数据全生命周期梳理架构，再给出分阶段实施方案
- 用“用户场景-技术方案-业务价值”的结构回答，避免纯技术堆砌
- 遇到设计题，先假设约束条件，再给出MVP方案，并说明取舍
- 如何设计一个支持LLM应用的实时数据湖仓架构？请谈谈你的思路
- 比较Databricks和Snowflake在AI数据供给上的差异，你认为下一代数据平台的关键是什么？
- 如何将RAG应用与数据平台结合？请设计一个AI Native的数据产品方案
- 在跨团队推动数据产品落地时，遇到最大的冲突是什么？如何解决？
- 请用一个指标衡量数据产品对AI应用的价值，你会选什么？为什么？
职位点评
74
综合评分
AI大数据平台资深产品岗，大厂高薪、技术前沿，但WLB一般。
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。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和职业成长、对薪资福利有较高期望且能接受一定工作强度的资深产品经理。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展88
工作生活55
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位薪资未披露，但蚂蚁集团作为大厂通常提供有竞争力的薪酬与福利，补偿性需求能得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
88较高
职位处于AI大数据前沿，涉及LLM、RAG、数据湖等新技术，技术成长空间大，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ETL/ELT、CDC、Spark、Flink、Apache Iceberg、LLM、RAG、Text2SQL
业务类型profit_center
工作生活
55较低
职位要求北京或杭州坐班，未提及弹性或远程，大厂节奏下WLB可能一般。
工作模式仅现场办公
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
AI大数据平台是高速增长赛道，产品对行业数字化有较大价值，但商业导向明显，社会使命一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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