蜜雪冰城
产品经理(J13274)
产品经理(J13274)
发布于 大约 1 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
Llm
Nl2Sql
Rag
Sql
供应链
指标体系
数仓建模
数据产品
对话式Bi
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI+数据产品前沿岗位，技能成长空间大，但薪资福利与WLB信息未披露。
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
比产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
21 个在招
职位详情
关于这个职位
作为蜜雪冰城的数据产品经理，你将深入门店运营、供应链、加盟管理等核心业务，主导决策类数据产品的全流程设计，并融入大模型与Agent技术，推动数据产品从“展示”走向“辅助决策”
该岗位需要你具备扎实的数据基础、完整的数据产品方法论和AI落地经验，与业务、技术团队紧密协作，对业务结果负责
适合有5年以上数据产品经验、渴望在连锁零售与AI结合领域深耕的候选人
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计、信息管理等相关专业，5 年及以上数据类产品经理经验
扎实的数据基础：熟悉 SQL、数仓分层、维度建模、指标体系、元数据、数据血缘、数据质量、OLAP 查询等核心概念，能与数据开发、算法、平台工程师高效对话
完整的数据产品方法论：具备从业务调研、需求拆解、PRD 撰写、原型设计、上线复盘到迭代优化的全生命周期实操经验，主导过至少 1-2 个被业务方持续使用的数据产品
大模型与 AI 产品经验：有 LLM / Agent / RAG 在数据产品中的落地经验，做过 NL2SQL、智能数据分析、AI 归因、智能解读、对话式 BI 等方向至少其一，理解模型能力边界与工程约束
业务理解力：具备复杂业务场景的抽象能力，能把模糊的业务问题翻译成清晰的产品方案
具备良好的数据敏感度，能从数据中发现业务问题
沟通与协作：能与一线业务方、技术团队、高管三种角色顺畅对话，推动跨部门项目落地
结果导向：关注产品的真实使用率、准确率、稳定性与业务价值，能给出可量化的产品成功指标，不为 Demo 效果服务
工作职责
业务洞察与痛点挖掘：深入门店运营、供应链、加盟管理、商品研发等核心业务一线，识别高价值业务痛点与决策场景，输出可落地的产品机会判断
数据产品规划与设计：主导决策类数据应用（如门店智能诊断、加盟商生命周期管理、供应链智能补货、选址决策、商品与营销决策等方向之一）的全流程产品设计——从场景定义、指标体系、功能架构到交互方案
AI 能力融入数据产品：结合大模型与 Agent 技术，落地自然语言查数（NL2SQL）、智能归因、自动洞察、异常解读、决策推荐等 AI 增强能力，让数据产品从"展示数据"升级为"辅助决策"
指标与口径治理：参与公司级指标体系建设，主导业务域指标的定义、口径、血缘治理，保障数据一致性
跨团队协同与落地：与业务方、数仓、算法、研发、设计、PMO 等团队紧密协作，统筹产品从需求到上线的全生命周期，对业务结果负责
行业研究与趋势跟踪：持续跟踪连锁零售、餐饮、供应链、AI 数据产品等领域的标杆实践，反哺产品规划
优先资格
有连锁零售、餐饮、加盟连锁、供应链类业务的数据产品经验
主导过 AI Agent 类产品在企业场景的端到端落地
有数据驱动业务增长的实际案例与可量化成果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蜜雪冰城作为连锁零售巨头，业务场景丰富，数据产品落地价值高，能接触到门店、供应链、加盟管理等核心业务
- 岗位深度结合大模型与Agent技术，处于AI+数据产品的前沿，技能成长空间大
- 职位对业务结果负责，有明确的量化指标，能积累可量化的业务成果，提升个人市场价值
- 适合有5年以上数据产品经验，对AI技术有热情，渴望在复杂业务场景中创造实际业务价值，并具备较强跨团队协作能力的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 岗位要求较高，需要同时具备扎实的数据基础、完整的产品方法论和AI落地经验，对综合能力要求高
- 需要与业务方、技术团队、高管等多方角色协作，跨部门沟通和项目推动的复杂度较高
- 数据产品效果受数据质量、业务配合度等多因素影响，达成可量化业务目标的挑战较大
角色解读
- 在数据产品领域纵向深耕，成为数据产品专家，主导更复杂、更核心的决策类数据产品
- 横向拓展至AI产品领域，结合大模型技术，成为企业级AI应用产品负责人
- 向管理方向发展，带领数据产品团队，统筹公司级数据产品规划与落地
- 深入蜜雪冰城的门店运营、供应链、加盟管理等核心业务一线，挖掘高价值业务痛点，并将其转化为可落地的数据产品方案
- 主导决策类数据应用（如门店智能诊断、供应链智能补货）的全流程设计，从场景定义、指标体系到交互方案
- 将大模型与Agent技术融入数据产品，实现自然语言查数、智能归因、自动洞察等AI增强能力，推动数据产品向辅助决策升级
- 参与公司级指标体系建设，负责业务域指标的定义、口径与血缘治理，并协同多方团队推动产品上线与迭代
- 扎实的数据基础：精通SQL、数仓分层、维度建模、指标体系、元数据、数据血缘、数据质量、OLAP查询等核心概念
- 完整的数据产品方法论：具备从业务调研、需求拆解、PRD撰写、原型设计到上线复盘的端到端实操经验
- 大模型与AI产品经验：有LLM/Agent/RAG在数据产品中的落地经验，熟悉NL2SQL、智能数据分析、对话式BI等方向
- 出色的业务理解力与沟通协作能力：能将模糊业务问题抽象为清晰产品方案，并能与业务方、技术团队、高管顺畅对话
申请策略
- 在简历和面试中，用具体案例和数据量化你的产品成果，如使用率提升、决策效率提高等
- 提前了解蜜雪冰城的业务模式和发展战略，思考数据产品如何为其核心业务创造价值
- 重点突出主导过的数据产品项目，特别是被业务方持续使用并产生可量化业务价值的案例
- 详细描述LLM/Agent/RAG在数据产品中的落地经验，如NL2SQL、智能归因、对话式BI等具体项目
- 强调在连锁零售、餐饮或供应链领域的数据产品经验，以及对业务痛点的理解与解决方案
- 展示SQL、数仓建模、指标体系等硬技能，以及跨团队协作和推动项目落地的能力
- 深入学习大模型应用技术，如RAG、Agent设计、NL2SQL的工程实现，了解模型能力边界
- 补充连锁零售、餐饮加盟、供应链管理等领域知识，提升业务理解力
面试指南
- 回答项目经验时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出你的个人贡献、技术选型和可量化的业务结果
- 回答AI应用问题时，结合具体案例，阐述你对技术原理的理解、工程落地的挑战以及如何权衡模型能力与业务需求
- 回答业务场景设计问题时，先梳理业务目标，再拆解关键指标，最后设计功能架构，展现你的结构化思维
- 请详细描述一个你主导的数据产品项目，从需求挖掘到上线迭代的完整过程，以及最终的业务价值
- 你如何理解NL2SQL？请谈谈你在实际项目中落地NL2SQL的挑战和解决方案
- 面对门店智能诊断这类场景，你会如何定义核心指标体系和设计产品功能？
- 当业务方与技术团队对产品方案有分歧时，你会如何推动项目前进？
- 你如何看待大模型技术在数据产品中的应用前景和当前的技术瓶颈？
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
JD未提及具体薪资和福利，但作为郑州的资深岗位，薪资水平预计处于市场中上，具体需与HR沟通。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
岗位深度结合大模型与Agent技术，处于AI+数据产品前沿，技能成长空间大；同时涉及公司级指标体系建设，能积累数据治理经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、数仓、维度建模、指标体系、LLM、Agent、RAG、NL2SQL、对话式BI
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，无法判断。岗位位于郑州，办公地点可能在总部，通勤情况未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
蜜雪冰城作为连锁零售巨头，业务规模大，数据产品对业务决策有实际价值，能带来较强的成就感。
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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