资深数据产品经理（游戏技术）

优缺点分析

角色解读

• 在数据产品领域深入，成为数据中台或数据平台方向的专家
• 向AI数据产品方向拓展，结合大模型能力，成为智能化数据产品负责人
• 向管理岗发展，带领数据产品团队，负责更大范围的数据产品体系建设
• 规划并迭代游戏技术中台的数据产品，如指标体系、数据资产管理、自助分析平台等
• 与运营、发行、研发团队协作，梳理数据需求，输出PRD和原型，推动产品落地
• 制定数据采集和埋点规范，管理数据资产质量，设计权限与合规模型
• 探索大模型与数据产品的结合，落地ChatBI、智能指标归因等AI数据应用
• 扎实的数据产品能力：需求分析、PRD编写、原型设计、项目管理
• 数据能力：熟练SQL，理解数据仓库、数据链路，掌握A/B测试、漏斗、留存等分析方法
• AI认知：了解大模型基本能力与边界，对AI在数据领域的应用场景有清晰判断
• 沟通推动能力：能在多团队环境中协调资源，推动产品从规划到落地

申请策略

• 在面试中准备一个你主导的数据产品案例，详细说明需求洞察、方案设计、落地效果和遇到的挑战
• 思考AI与数据产品结合的具体场景，面试时展现对ChatBI、智能归因等方向的理解和见解
• 突出数据中台产品建设经历，如指标体系、数据资产管理、自助分析等项目的从0到1经验
• 强调SQL能力和数据分析项目，列出使用A/B测试、漏斗分析、LTV等方法的实际案例
• 如果有AI数据产品经验（如ChatBI、Text2SQL），务必重点描述，突出LLM应用认知
• 展示跨团队协作和推动落地的能力，可用具体项目说明协调资源和解决冲突的过程
• 复习数据仓库和数据链路基础知识，熟悉常见大数据组件（如Flink、Spark、Kafka）的基本概念
• 深入了解LLM能力边界，尝试学习Prompt工程、RAG架构，关注AI数据产品的最新实践

面试指南

• 对于项目经历类问题，采用STAR原则：背景、任务、行动、结果，重点突出个人贡献和量化成果
• 对于AI应用类问题，应先表达对大模型能力的了解，再结合数据产品场景提出具体方案，包括可行性分析和价值评估
• 对于协调推动问题，强调沟通策略、优先级管理、数据驱动的说服方式
• 请分享一个你从0到1搭建数据中台产品的经历，遇到了哪些挑战？
• 你如何理解游戏业务的数据指标体系？请举例说明核心指标和维度
• 在推进数据产品落地时，如何协调多个业务方的需求冲突？
• 你对大模型在数据领域的应用怎么看？请描述一个你认为可行的AI数据产品方案
• 请描述一次数据产品质量问题的处理过程，你如何推动埋点治理和数据校验？