美团
零售SaaS高级数据产品经理
零售SaaS高级数据产品经理
发布于 大约 15 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
本科
产品管理
数据分析
SQL
SaaS
LLM
数据治理
数据产品
零售
Nl2Sql
AI 估算 · 25k–40k
一线大厂高级数据产品岗，结合北京市场薪资与行业竞争力，中等偏上水平。
职位详情
关于这个职位
作为美团闪购的数据产品经理，你将负责核心数据资产的全生命周期管理，推动数据治理与标准化，并探索AI Agent、大模型等新技术在数据服务中的落地
你需深入理解零售业务场景，设计商家端数据看板，降低数据使用门槛，助力商家提升经营效率
这是一个结合数据、AI与零售的复合型岗位，适合对即时零售和智能化数据产品感兴趣的产品人才
最低要求
本科及以上学历，3 年以上数据产品或相关产品工作经验
优秀的沟通协调能力和学习适应能力，能在数据治理、AI 建设、业务需求等多条线并行推进中保持清晰的优先级判断和高效的执行节奏
业务理解与数据敏感度，对零售行业有深入理解，具备较强的数据敏感度和逻辑分析能力，能够通过数据驱动业务决策，熟练使用 SQL 进行数据分析，有 SaaS 数据产品或即时零售数据产品经验者优先
数据治理专业能力，了解数据治理基本方法论（数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理、血缘分析），有数据资产建设、数据平台产品或数据中台经验者优先
熟悉数据资产从 0 到 1 的搭建过程
AI 与数据产品结合能力，对 AI 技术发展保持持续关注，能够将 LLM、Agent 等新技术与数据产品场景有机结合，有 NL2SQL、数据 Agent、智能取数等 AI 数据产品落地经验者优先
产品设计与项目管理，具备良好的产品抽象能力和用户体验意识，能够独立完成产品原型设计、项目推进和效果验证
具备强跨团队协同推进能力，能在多方利益诉求中找到最优解，推动复杂项目按时高质量交付
工作职责
负责牵牛花平台核心数据资产的全生命周期管理，推动数据资产的标准化、可信化治理，建立数据质量监控体系，确保数据口径统一、血缘清晰、权限可控，为上层应用建立完备的底层知识体系
深度理解零售商、供应商的经营场景和数据分析意图，负责商家端数据看板的产品规划、设计迭代及效果验收，持续提升数据报表的经营适配性、全面性和易用性，结合AI Agent、大模型等新技术探索数据服务的智能化交付路径，降低数据使用门槛，提升商家经营效率和决策质量
面向 AI 应用建设原子化、标准化的数据服务，包括数据治理规范、取数 Skill 定义与落地、核心数据接口 CLI 化、数据治理 DSL 等，确保 AI 取数的准确性、效率与安全性，支持 NL2SQL、数据 Agent 等智能数据产品的工程化落地
负责数据产品项目的全生命周期管理，包括需求分析、方案设计、项目管理推进、效果验收等，有效整合研发、算法、业务、运营等多方资源，推动复杂数据项目高质量落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托美团闪购的即时零售平台，业务规模大、数据丰富，能深入理解新零售业态，积累行业认知
- 深度参与AI与数据结合的转型项目，探索大模型、Agent的落地路径，技术前瞻性强
- 团队重视数据治理与AI协同，有从0到1搭建数据资产的机会，个人发挥空间大
- 需同时处理数据治理、AI建设、业务需求等多条线工作，对优先级判断和并行推进能力要求高
- 零售业务场景复杂，商家需求多样，需快速理解并抽象出通用产品方案
- 适合对数据产品有热情、具备数据治理背景且希望拥抱AI技术的产品经理，尤其适合有零售或SaaS行业经验、乐于在复杂业务中推动数据驱动决策的求职者
缺点 / 挑战
- 跨团队协同频繁，需整合研发、算法、业务、运营资源，沟通协调成本较高
角色解读
- 可在数据产品方向深耕，成为数据治理或数据平台专家，主导复杂数据体系建设
- 结合AI与数据，向智能化数据产品负责人方向发展，负责AI Agent、智能分析等前沿产品
- 横向扩展到零售SaaS产品线，或转向业务产品经理，深入理解商业本质
- 管理核心数据资产的全生命周期，制定数据治理规范，建立数据质量监控体系，确保数据可信可用
- 设计商家端数据看板，结合AI Agent和大模型技术，提升数据报表的易用性和智能化水平，降低数据使用门槛
- 建设面向AI应用的标准化数据服务，包括取数Skill定义、数据接口CLI化、数据治理DSL等，支撑NL2SQL和数据Agent的工程化落地
- 扎实的数据产品设计与项目管理能力，能独立完成从需求分析到效果验收的全流程
- 深入理解零售业务场景，具备数据敏感度和逻辑分析能力，熟练使用SQL进行数据分析
- 熟悉数据治理方法论（数据标准、质量、安全、元数据、血缘），有数据资产从0到1的建设经验
- 对AI技术（LLM、Agent）有持续关注，并能将其与数据产品结合，有NL2SQL或智能取数落地经验优先
申请策略
- 在简历和面试中重点阐述你对零售行业数据痛点的理解，以及如何用数据产品解决实际问题
- 关注美团闪购的业务动态和AI布局，在面试中展现你对即时零售和智能化数据服务的前瞻思考
- 突出数据治理或数据中台项目经验，尤其是从0到1建设数据资产、制定数据标准的案例
- 强调AI与数据结合的实践，如NL2SQL、数据Agent、智能报表等产品落地经历
- 展示零售或SaaS行业背景，用具体数据说明通过数据产品提升业务效率的成果
- 体现跨团队协作和项目管理能力，可列举复杂项目的推进过程及成效
- 若缺乏AI相关经验，可学习大模型原理、Agent框架及NL2SQL实现方式，通过个人项目或课程补足
- 强化数据治理专业知识，熟悉常见数据治理工具（如Apache Atlas、DataHub）及方法论
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果），详细说明你的角色、挑战、方案及量化成果
- 对于设计类问题，先明确用户需求和业务目标，再提出产品方案，并考虑技术可行性和迭代路径
- 对于优先级类问题，说明评估维度（如业务价值、紧急程度、资源依赖），并结合实际案例展示决策过程
- 请描述一个你主导的数据治理项目，你是如何推动数据标准化和可信化的？
- 你如何理解数据产品与AI的结合？请举例说明你如何将LLM或Agent应用于数据场景
- 假设商家反馈数据看板不直观，你如何设计改进方案？请从需求分析到验收说明完整流程
- 在多个项目并行时，你如何确定优先级？请分享一个具体案例
- 你对即时零售行业的数据产品有何见解？如何通过数据提升商家经营效率？
匹配度报告
68
综合匹配度
大厂数据产品岗，前沿AI技术，业务快速成长，WLB一般。
适合人群
最适合追求技术前沿和职业成长、愿意接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
薪资处于市场偏高水准，作为上市公司大厂，福利待遇完善，但JD未明确薪资范围，且需承担较大工作压力。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展匹配
85较高
职位深度结合前沿技术（AI Agent、大模型）与业务场景，有从0到1建设数据资产的成长机会，发展性很强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLM、Agent、NL2SQL、数据治理
成长机会构建行业认知、探索前沿方向、从0到1建立、能力跃迁
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点在北京，需现场办公，JD未提弹性工作或远程，大厂节奏较快，WLB一般。
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）
使命价值匹配
70中等
参与即时零售的数据化转型，助力实体零售线上化，具有积极的社会价值，但社会影响力中性偏正面。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号积极助力实体零售线上化转型、提升本地商业活力
创新程度积极采用新技术
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