中国化工
AI数据产品经理－生产经营方向
AI数据产品经理－生产经营方向
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
产品经理
Ai建模
数据可视化
数据建模
机器学习
深度学习
经营分析
AI 估算 · 20k–35k
央企总部数据产品经理，硕士学历，AI方向，薪资处于市场中上水平，考虑国企稳定性，月薪2-3.5万合理。
职位详情
关于这个职位
作为AI数据产品经理，你将负责集团企业经营分析数据平台的AI化建设与优化，运用数据分析和AI技术支撑企业卓越运营决策
你将对接各事业部，将业务需求转化为数据产品方案，推动AI在经营分析中的落地应用，是连接业务与技术的关键角色
最低要求
硕士及以上学历，统计学、数据科学、计算机科学与技术、应用数学等相关专业
具备扎实的数据分析基础，熟悉各类统计分析方法、数据挖掘算法，理解AI技术（如机器学习、深度学习）的核心原理及应用场景，有数据分析、商业分析经验的优先
技术开发能力：熟练掌握至少1-2门编程语言（Python、Java、Scala等），能够独立完成脚本编写、数据处理
AI应用能力：熟悉常见AI建模工具，了解AI模型搭建、训练、部署及优化方法
数据运营与分析能力：具备数据运营思维，能够搭建经营分析指标体系，熟练运用统计方法及数据工具开展深度分析
业务理解能力：了解大型化工企业（央企优先）的经营模式、业务流程，熟悉企业运营分析相关需求，能够快速对接业务、转化需求，有大型国央企数据运营、经营分析相关经验者优先
工作职责
核心平台建设：协助推进集团企业经营分析数据平台的AI化搭建、迭代优化，结合化工行业特性及企业经营需求，落地AI建模、数据可视化、智能分析等相关功能，确保平台贴合业务实际、高效可用
数据运营与分析：负责平台相关数据的采集、清洗、整理及校验，搭建经营分析指标体系，运用统计方法及AI工具开展经营数据深度分析，输出贴合企业业务场景的分析报告，支撑企业卓越运营决策
业务对接与需求落地：对接集团各事业部，深入理解其经营业务痛点、数据需求，将业务需求转化为数据产品及分析方案，推动AI技术在经营分析中的落地应用，解决业务实际问题
技术支撑与优化：负责平台相关的程序开发、脚本编写、AI模型部署及日常维护，排查平台运行中的数据及技术问题，持续优化平台性能、提升分析效率
团队协作与知识沉淀：配合团队完成数据运营相关工作，参与技术方案研讨、业务需求评审，沉淀平台建设、AI应用、经营分析相关的方法论及操作规范，助力团队能力提升
协助完成领导交办的其他与数据运营、经营分析相关的工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台稳定，福利待遇好，职业发展路径清晰
- 涉及AI与数据产品结合，技术前沿，能积累丰富的AI应用经验
- 深入化工行业，业务理解能力提升快，成为行业复合型人才
- 央企内部流程可能较为繁琐，决策链条长，影响项目推进效率
- 需要同时具备技术、产品和业务能力，对综合能力要求高
- 工作可能涉及较多跨部门沟通，需要较强的协调能力
- 适合具备数据分析和AI基础，希望深入业务场景，追求稳定平台和长期发展的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据产品专家或AI产品专家方向发展，深入数据产品设计与AI应用
- 有机会晋升为数据产品团队负责人，管理数据产品团队
- 可横向拓展至业务分析、战略规划等岗位，利用数据能力支撑企业决策
- 负责集团经营分析数据平台的AI化建设，包括AI建模、数据可视化、智能分析等功能的设计与落地
- 深入对接各事业部，理解业务痛点，将业务需求转化为数据产品方案，推动AI技术在实际业务中的应用
- 负责数据采集、清洗、分析，搭建经营分析指标体系，输出分析报告支撑决策
- 参与平台的技术开发与维护，包括脚本编写、模型部署和性能优化
- 扎实的数据分析基础，熟悉统计分析和数据挖掘算法
- 掌握至少1-2门编程语言（如Python、Java、Scala），能独立完成数据处理和脚本编写
- 了解AI建模工具和模型训练、部署、优化方法，具备AI应用能力
- 具备良好的业务理解能力，熟悉大型化工企业或央企的经营模式，能快速转化业务需求
申请策略
- 了解中国化工集团业务板块，准备相关行业知识
- 强调对央企文化的理解和适应能力
- 突出数据分析项目经验，特别是经营分析或业务分析相关案例
- 强调AI应用实践，如机器学习模型在业务中的应用
- 展示编程能力，如Python、SQL等数据处理技能
- 如有央企或大型企业实习经验，务必突出
- 学习化工行业知识，了解企业经营分析指标
- 熟悉主流AI建模工具，如TensorFlow、PyTorch等
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题，突出个人贡献和成果
- 对于AI应用问题，结合具体案例，说明技术选型、实施过程和效果
- 对于业务理解问题，强调对化工行业或央企业务的理解，展示快速学习能力
- 请介绍一个你主导的数据分析项目，如何将业务需求转化为数据方案？
- 你如何理解AI在经营分析中的应用？请举例说明
- 如何搭建一个经营分析指标体系？
- 面对业务部门不配合，你如何推进数据产品落地？
- 你如何确保数据质量和准确性？
职位点评
70
综合评分
央企数据产品岗，AI技术应用，稳定但灵活性一般。
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
适合追求稳定平台、愿意深入业务、对AI应用有热情，且能接受现场办公的求职者。
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80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
央企平台提供稳定的薪资和福利，但具体薪资未披露，薪酬竞争力中等。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
80较高
职位涉及AI和数据平台建设，技术前沿，但成长路径未明确，晋升空间需自行探索。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、Java、Scala、机器学习、深度学习、AI建模
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京核心区域，但未提及弹性工作，央企工作节奏可能较稳定，但灵活性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
化工行业稳定，但社会影响力一般，岗位积极采用AI技术，有一定创新性。
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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