路威酩轩
Omnichannel Data & AI, Assistant Manager
Omnichannel Data & AI, Assistant Manager
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Agentic Ai
Crm
Llm
Machine Learning
Sql
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖奢侈品外企、前沿AI与数据生态、业务与技术桥梁、核心地段办公、跨部门协作要求高。
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
3.3万
比数据分析与科学中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 580 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 数据分析与科学 · 约 370 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责路威酩轩全渠道数据生态系统的建设与AI商业化落地，通过机器学习与智能体技术优化客户旅程，赋能线上线下零售团队
你需要作为数据、技术与业务的桥梁，推动数据标签体系、算法模型及AI工具在零售场景中的应用与迭代，提升商业转化效率
最低要求
商业分析、数据科学或相关专业本科及以上学历
英语和普通话流利
-5年CRM、数据分析、数据/AI产品或数字化转型相关工作经验，奢侈品、零售或咨询行业优先
熟练掌握SQL和Python
具备AI商业敏锐度：熟悉零售业机器学习用例（如推荐引擎、预测分析）及新兴的Agentic AI技术
无需成为专业程序员，但必须能为技术团队定义清晰的业务需求
实际接触过AI/LLM工具及基于代理的工作流，包括提示词设计和AI输出质量评估
具备较强的项目管理能力，有从规划到交付的跨职能项目管理经验
具备客户导向、数据敏感度高、创新思维、团队合作精神和对奢侈品的热情
工作职责
全渠道数据中心与标签管理（聚焦业务影响）：
从业务端支持全渠道数据中心，作为IT和全渠道零售团队的对接人，统一跨部门的数据定义、指标和KPI框架
支持跨职能团队构建和维护全渠道标签框架，涵盖在线行为、交易数据到算法，实现大规模精准客户旅程映射和个性化
机器学习算法：
与总部及本地跨职能团队合作，将总部模型整合到本地数据环境中，并将算法输出转化为具有明确商业价值的业务用例
支持全球模型适应本地市场环境（包括客户行为、数据覆盖和KPI定义），将算法结果转化为可执行的业务动作（如优先潜客跟进名单、跨品类推荐、客户分层、沉睡客户激活）
密切监控算法结果并进行A/B测试，持续提升模型性能和业务相关性
智能体AI (Agentic AI)：
支持客户顾问和CRM用户在日常工作中采用AI能力，收集线上线下商业需求和反馈，迭代解决方案以保持其实用性、有效性和合规性
支持智能体AI计划的端到端生命周期，包括用例范围界定、与IT和总部的解决方案设计、与零售团队的商业验证以及为更广泛推广做准备
支持衡量对销售转化和服务质量的业务影响，并跨市场分享经验以推广有效做法
优先资格
拥有奢侈品零售或高端消费品行业经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托路威酩轩顶尖的奢侈品零售平台，能接触到最前沿的Agentic AI和全渠道数据生态建设，技术视野广阔
- 岗位处于业务与技术的交汇点，商业价值显性化程度高，利于积累跨界复合经验，提升个人职场竞争力
- 需要频繁跨部门（IT、零售、总部）沟通与协调，推动全球模型本地化及AI工具在零售一线的实际应用落地难度较大
- 业务影响评估与A/B测试需要较强的数据敏感度与抗压能力，以应对多变的线下零售环境与合规要求
- 适合具备数据分析与AI产品落地经验，对奢侈品零售行业充满热情，且擅长跨部门沟通与项目管理的复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向全渠道数据与AI产品负责人、商业智能总监或数字化转型专家方向发展
- 在奢侈品零售数字化领域积累深厚经验后，有机会向更高阶的业务或技术管理岗晋升，主导更大范围的商业AI战略
- 负责全渠道数据生态系统的业务端支持，构建和维护数据标签体系，统一跨部门数据定义与KPI框架
- 推动机器学习模型和Agentic AI在零售场景中的本地化落地与迭代，将算法输出转化为可执行的业务动作
- 作为业务与技术的桥梁，赋能线上线下零售团队，提升客户旅程映射、个性化推荐及销售转化效率
- 熟练掌握SQL和Python，具备扎实的AI/LLM工具使用及提示词设计能力，能定义清晰的业务需求
- 拥有3-5年CRM或数据分析经验，熟悉零售业机器学习用例（如推荐引擎、预测分析）及Agentic AI技术
- 具备优秀的跨部门项目管理与业务需求转化能力，能协调IT、零售及总部团队推动项目从规划到交付
申请策略
- 在求职信或面试中展现对奢侈品品牌文化的理解与热情，以及英语和普通话的双语商务沟通能力
- 突出在CRM、数据标签体系或AI产品（特别是LLM/Agentic AI）方面的实际落地项目，强调业务成果
- 展示跨部门协作经验及将算法输出转化为商业价值（如提升转化率、客单价）的成功案例
- 深入了解奢侈品零售行业的客户旅程与全渠道业务逻辑，熟悉高端消费品的客户分层与激活策略
- 熟悉最新的Agentic AI框架及提示词工程（Prompt Engineering）在业务场景中的应用与质量评估方法
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出“业务需求定义-技术方案协同-落地效果验证”的闭环
- 在回答AI相关问题时，强调对业务指标（如转化率、复购率）的实际提升，以及A/B测试在模型迭代中的关键作用
- 请分享一个你将机器学习模型或AI工具成功落地到零售业务场景的案例
- 在推动全球模型本地化时，你如何平衡总部标准与本地市场/客户行为的差异？
- 如何评估Agentic AI在提升销售转化或服务质量方面的实际业务影响？
- 描述一次你作为业务与技术团队桥梁，解决复杂跨部门项目冲突的经历
- 准备1-2个全渠道数据标签或CRM数据分析的完整项目案例，量化业务收益
- 了解LVMH旗下品牌的数字化转型动态及最新的零售AI应用趋势，展现行业洞察力
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活65
使命价值75
薪资福利
80较高
作为已上市的跨国奢侈品巨头，该岗位提供具有市场竞争力的薪资与完善的福利体系，整体薪酬回报处于行业中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的Agentic AI与全渠道数据生态建设，技术栈现代，且能深度参与跨国零售巨头的数字化转型，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Machine Learning、Agentic AI、LLM、A/B Testing
业务类型profit_center
工作生活
65中等
跨国企业通常具备相对规范的工时管理，但作为助理经理需频繁跨部门协作并推动项目落地，可能面临一定的沟通与交付压力。
工作模式未明确
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
75中等
依托顶尖奢侈品品牌平台，推动零售行业的数字化与AI创新，具有较高的行业影响力和职业成就感。
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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