满帮集团
产品运营专家
产品运营专家
发布于 2 个月前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 1.5–2.5万 · AI 参考估算
中国
中级经验
本科
全职员工仅现场办公产品运营
产品运营
Ai产品运营
Prompt工程
Sql
数据分析
用户增长
用户研究
策略运营
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
上市大厂AI运营岗，前沿技术栈，发展空间大，但工作强度和WLB不确定。
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
2万
与产品运营中位数基本持平
发布情况
长期在招 · 73 天前发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择面较广
产品运营 · 约 1170 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责满帮集团AI产品的运营工作，包括用户增长、数据分析、Prompt工程等，是推动AI技术落地的关键角色
你将与算法、产品团队紧密协作，通过数据驱动优化产品体验，并探索AI在物流场景的应用
适合对AI有浓厚兴趣、具备运营思维且渴望接触前沿技术的求职者
最低要求
基本条件
① 本科及以上学历，3年以上互联网产品运营/策略运营经验
有AI/大模型产品运营经验者优先
专业技能
① 熟练使用主流AI工具，具备一定的Prompt工程能力
② 具备数据分析能力，熟悉Excel/Python数据处理，了解SQL者加分
核心素质
① 对AI技术发展有浓厚兴趣，持续关注行业动态，具备快速学习新工具的能力
② 思维严谨、逻辑清晰，善于从数据中发现规律并转化为可执行方案
③ 具备强烈的用户视角，能感同身受地理解用户需求
④ 具备良好的项目管理能力，能推动跨部门协作落地
工作职责
AI产品运营
① 负责AI产品的日常运营工作，制定并落地用户增长、活跃、留存策略
② 深度参与产品规划，结合用户反馈与数据洞察，推动产品功能迭代与体验优化
Prompt工程与场景开发
① 深度研究AI使用场景，设计和优化Prompt模板，沉淀场景化解决方案库
② 与算法团队协作，将业务需求转化为AI可落地的功能方案与工作流
数据分析与效果优化
① 搭建AI产品运营数据体系，监控核心指标（DAU、留存率、功能使用率、NPS等）
② 定期输出运营分析报告，识别问题并提出优化方案，驱动业务增长
用户研究与反馈管理
① 收集、整理用户使用AI产品的反馈与需求，建立结构化需求池
② 设计用户调研方案，深度理解用户痛点，提炼关键洞察反哺产品迭代
优先资格
加分项
① 有To B场景的AI落地案例
② 熟悉AI赛道创业生态或大厂AI产品线
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI和物流科技前沿赛道，接触大模型等先进技术，技能积累快
- 上市大厂，平台稳定，福利完善，有成熟的数据和算法团队支撑
- 工作内容结合运营、数据、AI，综合性强，发展空间大
- AI产品迭代快，需要持续学习新工具和行业动态，保持技术敏感度
- 跨部门协作频繁，需要较强的沟通和项目管理能力
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、善于数据驱动增长、具备强执行力和跨部门协作能力的运营人才
缺点 / 挑战
- 可能面临较大的业务指标压力，对数据驱动决策能力要求高
角色解读
- 向AI运营专家或产品负责人方向发展，深入参与AI产品全生命周期
- 可转向AI产品经理或策略产品岗位，积累行业洞察和产品能力
- 在物流科技领域深耕，成为行业解决方案专家或业务线负责人
- 负责AI产品的日常运营，制定并执行用户增长、活跃和留存策略，提升产品关键指标
- 深入研究AI使用场景，设计优化Prompt模板，与算法团队协作将业务需求转化为AI功能
- 搭建运营数据体系，监控DAU、留存率等核心指标，定期输出分析报告驱动业务优化
- 收集用户反馈，设计调研方案，提炼需求反哺产品迭代，提升用户体验
- 具备3年以上互联网产品运营或策略运营经验，有AI产品经验者优先
- 熟练使用Excel、Python进行数据处理和分析，了解SQL加分
- 掌握Prompt工程能力，能设计高效的AI交互提示
- 具备数据敏感度和逻辑思维，能从数据中发现规律并转化为运营策略
申请策略
- 研究满帮集团的产品和业务，在面试中提出有针对性的运营优化思路
- 准备一个完整的AI运营案例，从目标、策略、执行到结果复盘
- 突出AI相关项目经验，如AI产品运营、Prompt工程案例、用户增长策略等
- 展示数据分析成果，用具体指标（如DAU提升、留存增长）量化贡献
- 强调跨部门协作和项目管理经验，体现推动落地的能力
- 学习Prompt工程，实践大模型（如ChatGPT、文心一言）的提示设计
- 提升Python数据分析能力，掌握pandas、matplotlib等库
- 了解物流行业知识，关注AI在To B场景的应用
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答案例类问题，突出数据变化和你的贡献
- 对于策略类问题，先分析问题本质，再提出假设，最后给出可执行的方案并预期效果
- 对于行业看法，结合公司业务（满帮物流）阐述具体场景，体现思考深度
- 请分享一个你负责的AI产品运营案例，具体做了哪些工作，结果如何？
- 如何设计Prompt模板来提高AI回答的准确性？请举例
- DAU下降时，你会如何分析原因并制定应对策略？
- 如何平衡用户增长和产品体验？
- 你对大模型在物流行业的应用前景怎么看？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
上市大厂提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体数字，薪资信号为未披露。
薪资信号未披露（AI估算：1.5–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及AI和大模型前沿技术，强调数据驱动和快速学习，发展空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、Prompt工程、数据分析
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB信号，工作强度未知，可能面临加班。
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
80较高
物流科技结合AI属于高速增长赛道，创新性强，社会影响力中等。
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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