岗位职责
负责 AI 大数据产品平台的规划与设计，包括不限于数据集成、数据治理、数据分析以及数据湖管理等数据全生命周期能力。深刻理解 AI 时代企业级数据中台需求，赋能 LLM、RAG、Agent 等 AI 应用对高质量、实时、多模态数据的供给，推动打造业界领先的 AI 大数据与湖仓一体解决方案，助力客户实现数据资产的智能化流转与价值释放。 主要职责
- 产品规划与策略：负责 AI 大数据平台（含数据集成、加工编排、数据治理、数据分析、数据湖管理等模块）的产品战略、路线图制定与版本规划，构建面向 AI 场景的差异化产品竞争力。
- 市场与用户洞察：深入调研行业趋势与竞品动态（如 Databricks、Snowflake、Apache NiFi、阿里 DataWorks、Microsoft Fabric 等），深度访谈用户（如数据工程师、数据架构师、DBA、数据科学家、AI 应用开发者），挖掘异构数据源接入、湖仓一体、AI 数据供给等场景下的真实痛点。
- 需求分析与产品设计：将用户需求和业务诉求转化为清晰的产品需求文档（PRD）、产品原型与设计规范，重点关注功能完整性、AI 友好性、实时性、可扩展性、稳定性与易用性。
- 全生命周期项目管理：驱动产品从概念、开发、测试到上线的全过程，确保产品高质量交付，并对产品的业务成果（如用户满意度、活跃度、市场占有率、收入贡献）负责。
职位要求
- 经验背景 a. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学、信息管理等相关专业； b. 5年以上软件产品经理工作经验，有大数据、数据中台、数据集成、数据库或 AI 数据平台领域的产品经验。
- 核心技术知识 a. 数据集成：熟悉 ETL/ELT 与 CDC（变更数据捕获）原理；熟悉至少一种主流的数据集成工具或服务（如 Flink CDC、Apache NiFi、Airbyte、DataX、Debezium、Dataworks 等），理解数据集成完整流程与典型挑战。 b. 数据加工：熟悉批处理与流处理框架（如 Spark、Flink），了解数据建模、Pipeline 编排、DAG 调度与作业治理，理解实时计算与离线计算的取舍。 c. 数据治理：熟悉元数据管理、数据血缘、数据质量、数据分类分级、数据安全与合规要求（如 GDPR、个人信息保护、数据出境合规），具备数据资产化方法论。 d. 数据分析：熟悉 OLAP 与数据仓库基本原理，对 SQL 与查询优化有扎实理解，了解主流 BI 工具（如 Tableau、Power BI、Quick BI），并对实时分析、即席查询、Text2SQL 等场景有认知。 e. 数据湖管理：熟悉数据湖与湖仓一体架构，深入了解 Apache Iceberg、Apache Hudi、Delta Lake 至少其一，理解对象存储（S3/OSS）、统一 Catalog（如 Unity Catalog、Polaris、Gravitino）与多引擎协同。 f. AI 维度：了解 LLM、RAG、向量检索、Text2SQL、NL2Pipeline、Agent 及 MCP 协议在数据领域的典型应用，能将 AI 能力与数据产品有机结合，输出 AI Native 的产品方案者更佳。
- 产品能力 a. 出色的逻辑思维和抽象能力，对产品体验有要求和简介，较高的用户需求洞察力 b. 优秀的沟通能力，能够高效推动跨部门团队协作
- 加分项 a. 有头部互联网、数据库厂商、数据中台或主流云厂商相关产品规划与落地经验者更佳。 b. 有 AI 产品（如 RAG 应用、Data Agent、Copilot、智能问数等）从 0 到 1 落地经验者更佳。 c. 熟悉 Snowflake、Databricks、StarRocks 等分布式数据库或 MPP 引擎，对湖仓一体、HTAP 架构有深入理解者更佳。
