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崗位職責(zé)：
?產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)
1、 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用類產(chǎn)品（如數(shù)據(jù)治理平臺、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺、用戶洞察、增長分析、智能營銷等）的規(guī)劃、需求分 析及功能設(shè)計(jì)，輸出PRD、原型及解決方案。
2、深入理解數(shù)據(jù)生命周期管理（采集、存儲、加工、應(yīng)用），設(shè)計(jì)符合業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品，提升數(shù)據(jù)可用性、安全性和效率。
數(shù)據(jù)治理方向
1、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)治理相關(guān)功能模塊（如元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)血緣追蹤、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理），推動企業(yè)級數(shù)據(jù)治理體系落地。
2、協(xié)同數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)制定數(shù)據(jù)規(guī)范，解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)一致性等問題，確保數(shù)據(jù)可信可用。
數(shù)據(jù)標(biāo)注方向
1、熟悉AI/ML數(shù)據(jù)標(biāo)注流程，設(shè)計(jì)標(biāo)注工具功能（如圖像/文本/語音標(biāo)注、標(biāo)注任務(wù)分發(fā)、質(zhì)量校驗(yàn)等），支持算法模型訓(xùn)練需求。
2、 優(yōu)化標(biāo)注效率與成本，設(shè)計(jì)自動化標(biāo)注、智能質(zhì)檢等創(chuàng)新功能。
跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作
1、與平臺研發(fā)、數(shù)據(jù)研發(fā)、算法、業(yè)務(wù)方緊密合作，挖掘數(shù)據(jù)工具需求，平衡技術(shù)可行性與業(yè)務(wù)價(jià)值。
2、協(xié)調(diào)研發(fā)、測試、UI資源，推動產(chǎn)品迭代上線，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)效果并持續(xù)優(yōu)化。
行業(yè)洞察
1、跟蹤大數(shù)據(jù)工具領(lǐng)域趨勢（如DataOps、數(shù)據(jù)編織、AI數(shù)據(jù)平臺），輸出競品分析，制定差異化產(chǎn)品策略。
任職要求?：
1、3年以上B端產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過大數(shù)據(jù)相關(guān)工具產(chǎn)品（如數(shù)據(jù)中臺、治理平臺、標(biāo)注平臺、BI工具等）；
2、熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)倉庫等），了解數(shù)據(jù)開發(fā)、治理、應(yīng)用全流程；
3、熟練使用Axure/Sketch/Figma等工具設(shè)計(jì)產(chǎn)品原型，具備復(fù)雜邏輯抽象能力（如設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)血緣可視化方案）；
4、至少在一個(gè)項(xiàng)目中，承擔(dān)過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)安全方面的工作；
5、熟悉DAMA、DCMM等框架，對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)；
6、有過AI/大語言模型技術(shù)在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)項(xiàng)目工作經(jīng)驗(yàn)。