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 14 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建模
数据可视化
数据挖掘
数据运营
机器学习
深度学习
经营分析
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
央企数据产品经理，技术前沿，发展稳定，但工作灵活性一般。
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。
薪资怎么样
33K
比产品经理中位数低
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 750 个在招 · 其中产品经理 6 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 330 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责集团企业经营分析数据平台的AI化建设与优化，包括数据采集、清洗、分析及AI模型落地，对接各事业部业务需求，推动AI技术在经营分析中的应用，支撑企业卓越运营决策
适合具备数据分析、AI应用及业务理解能力，希望在大型央企平台深耕数据产品领域的求职者
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，福利待遇有保障，适合追求长期稳定发展的求职者
- 涉及AI技术应用，能积累前沿技术经验，提升个人竞争力
- 业务对接集团各事业部，能深入了解化工行业，拓展行业视野
- 岗位职责全面，涵盖平台建设、数据分析、业务对接，综合能力提升快
- 央企工作节奏可能较慢，流程繁琐，需要适应组织文化
- AI技术应用可能受限于现有系统，需要耐心推动落地
- 适合有数据分析和AI基础，希望在大型央企稳定发展，愿意深入业务，具备较强沟通协调能力的数据产品经理或数据分析师
缺点 / 挑战
- 业务复杂，涉及多部门协调，沟通成本较高
角色解读
- 在数据产品领域深耕，从数据产品经理向高级数据产品经理或数据产品专家发展
- 积累化工行业经营分析经验，可向业务分析总监或数据运营负责人方向晋升
- 掌握AI技术应用，可向AI产品经理或数字化转型专家方向发展
- 负责集团企业经营分析数据平台的AI化建设，包括AI建模、数据可视化、智能分析等功能落地
- 进行数据采集、清洗、整理和校验，搭建经营分析指标体系，输出深度分析报告
- 对接集团各事业部，理解业务痛点，将需求转化为数据产品及分析方案，推动AI技术应用
- 负责平台相关程序开发、脚本编写、AI模型部署及日常维护，优化平台性能
- 熟练掌握Python、Java、Scala等至少1-2门编程语言，能独立完成数据处理
- 熟悉AI建模工具，了解模型搭建、训练、部署及优化方法
- 具备数据运营思维，能搭建指标体系，熟练运用统计方法和数据工具
- 了解大型化工企业或央企的经营模式，具备业务理解和需求转化能力
申请策略
- 了解中国化工集团业务板块，在面试中展示对行业的理解
- 强调对央企文化的适应能力，展现稳定性和责任心
- 突出数据分析项目经验，特别是经营分析、指标体系搭建相关案例
- 强调AI技术应用，如机器学习模型开发、部署经验
- 展示业务对接能力，如与业务部门协作、需求转化成果
- 如有央企或大型企业工作经验，务必突出
- 补充学习化工行业知识，了解行业经营特点
- 加强Python编程和AI建模技能，如TensorFlow、PyTorch等
面试指南
- 使用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果
- 强调数据驱动决策，突出业务价值
- 展示跨部门协作经验，体现沟通能力
- 请分享一个你主导的数据分析项目，如何搭建指标体系？
- 你如何理解AI在经营分析中的应用？请举例说明
- 如何将业务需求转化为数据产品方案？
- 你如何与业务部门沟通，确保需求落地？
- 请谈谈你对化工行业经营分析的理解
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位为央企岗位，薪资稳定，福利待遇较好，但具体薪资未披露，可能处于市场中等水平。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI技术应用和平台建设，能积累前沿技术经验，同时央企提供稳定的晋升通道，发展性较强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI建模、机器学习、深度学习、Python、数据可视化
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在北京，现场办公，未提及弹性工作，央企工作节奏可能较稳定，但通勤可能较长。
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
化工行业属于传统行业，但央企平台能带来社会影响力，推动企业数字化转型，具有一定意义感。
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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