主分类：数据分析与数据科学
辅助：数据产品经理（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-MaaS 商业数据分析专家（AI 与数据智能方向）-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "数据分析"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "核心素质与经验：本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "岗位定位：负责公司级核心业务的数据分析、经营洞察与智能决策体系建设，主要服务于 MaaS 业务，围绕算力供给、Token 消耗、成本结构和商业化收入等经营场景开展工作。岗位以经营分析和数据分析为核心，同时需要具备一定的 AI 产品化思维，能够将成熟的分析方法沉淀为面向经营决策与资源分配的 Agent 产品。\n具体职责：\n1、经营分析与决策支持：围绕收入、成本、毛利、转化效率、资源利用率及投入产出等核心指标搭建分析体系，通过预算分析、趋势预测、结构拆解、异常归因及 ROI 测算，为产品策略、资源配置、成本优化和商业化决策提供依据；\n2、业务分析与策略研究：理解 MaaS 类业务模式和关键经营环节，运用漏斗、分层、归因、敏感性分析等方法，开展供需匹配、成本效率等专题分析，将数据结论转化为业务决策与行动项；\n3、数据体系与 AI 分析能力建设：推动指标体系、数据模型、数仓、可视化看板、监控预警及数据质量机制完善；围绕 MaaS 需求搭建 ARR、供需预测、成本测算、ROI 评估等模型；探索大模型、Agent、RAG 和 Skill 在数据分析中的应用，推动自然语言取数、智能归因、报告生成、经营问答及异常预警等能力落地，并建立评测和人工校验机制；\n4、数据分析产品化与流程沉淀：具备产品视角和 AI Native 产品端到端迭代经验，主导数据类产品的策略定位、需求定义、方案设计、上线验证和迭代，将成熟的指标、模型和分析方法沉淀为自助分析、经营看板、供需匹配算法、智能信息中枢、AI 知识库及标准化分析工作流；\n5、跨部门协同与项目推进：与业务、产品、算法、研发、财务及供应链等团队协作，将经营问题拆解为明确的分析目标、任务分工、里程碑和验收标准，推动数据结论形成决策并落地执行。",
"requirements_text": "1、数据与经营分析能力：具备扎实的数据分析与经营分析能力，能够独立完成从问题定义到策略输出的完整分析，熟悉指标体系、预算、成本、毛利、ROI 及单位经济模型；熟练运用漏斗、分层、归因、聚类、敏感性分析等方法；\n2、数据体系与建模能力：具备指标体系、数据模型、数仓、可视化看板、数据质量及监控预警能力建设经验，有 ARR、供需预测、成本测算或 ROI 评估等模型的实战经验者优先；\n3、AI 分析与数据工具能力：理解大模型、Agent、RAG、Prompt 等基本概念，有利用大模型或 Agent 提升取数、归因、报告生成或知识问答效率的实践经验；熟练掌握 SQL，熟悉 Python、Power BI 或同类工具；\n4、产品化与协同能力：具备一定的 AI Native 产品设计或端到端迭代经验，能够主导数据类产品的需求定义、方案设计和迭代；具备跨部门项目协同能力，能够将模糊问题转化为清晰的分析目标、任务、指标和验收标准，推动分析结论落地；\n5、核心素质与经验：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学、金融学或相关专业优先；具备逻辑分析、抽象建模和结构化拆解能力，结果导向，对数据准确性和业务结果负责。\n【加分项】\n1、复合背景：具备\"数据分析 + 经营分析\"核心背景，同时具有数据产品、策略产品或 AI 应用经验；\n2、AI 分析实践：有 Agent、RAG、AI Skill 或智能分析产品的实际落地案例；\n3、行业经验：具备 MaaS、云计算、算力资源运营、供应链或其他复杂供需与资源配置类业务经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Power BI",
"数据分析",
"产品设计",
"分析能力",
"建模",
"经营分析",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "2、数据体系与建模能力：具备指标体系、数据模型、数仓、可视化看板、数据质量及监控预警能力建设经验，有 ARR、供需预测、成本测算或 ROI 评估等模型的实战经验者优先；5、核心素质与经验：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学、金融学或相关专业优先；【加分项】；3、行业经验：具备 MaaS、云计算、算力资源运营、供应链或其他复杂供需与资源配置类业务经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100016343001"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100016343001",
"post_date": "2026-09-07",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100016343001"
},
"fulltext": "阿里云智能-MaaS 商业数据分析专家（AI 与数据智能方向）-杭州\n阿里云智能-MaaS 商业数据分析专家（AI 与数据智能方向）-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n岗位定位：负责公司级核心业务的数据分析、经营洞察与智能决策体系建设，主要服务于 MaaS 业务，围绕算力供给、Token 消耗、成本结构和商业化收入等经营场景开展工作。岗位以经营分析和数据分析为核心，同时需要具备一定的 AI 产品化思维，能够将成熟的分析方法沉淀为面向经营决策与资源分配的 Agent 产品。\n具体职责：\n1、经营分析与决策支持：围绕收入、成本、毛利、转化效率、资源利用率及投入产出等核心指标搭建分析体系，通过预算分析、趋势预测、结构拆解、异常归因及 ROI 测算，为产品策略、资源配置、成本优化和商业化决策提供依据；\n2、业务分析与策略研究：理解 MaaS 类业务模式和关键经营环节，运用漏斗、分层、归因、敏感性分析等方法，开展供需匹配、成本效率等专题分析，将数据结论转化为业务决策与行动项；\n3、数据体系与 AI 分析能力建设：推动指标体系、数据模型、数仓、可视化看板、监控预警及数据质量机制完善；围绕 MaaS 需求搭建 ARR、供需预测、成本测算、ROI 评估等模型；探索大模型、Agent、RAG 和 Skill 在数据分析中的应用，推动自然语言取数、智能归因、报告生成、经营问答及异常预警等能力落地，并建立评测和人工校验机制；\n4、数据分析产品化与流程沉淀：具备产品视角和 AI Native 产品端到端迭代经验，主导数据类产品的策略定位、需求定义、方案设计、上线验证和迭代，将成熟的指标、模型和分析方法沉淀为自助分析、经营看板、供需匹配算法、智能信息中枢、AI 知识库及标准化分析工作流；\n5、跨部门协同与项目推进：与业务、产品、算法、研发、财务及供应链等团队协作，将经营问题拆解为明确的分析目标、任务分工、里程碑和验收标准，推动数据结论形成决策并落地执行。\n\n职位要求\n1、数据与经营分析能力：具备扎实的数据分析与经营分析能力，能够独立完成从问题定义到策略输出的完整分析，熟悉指标体系、预算、成本、毛利、ROI 及单位经济模型；熟练运用漏斗、分层、归因、聚类、敏感性分析等方法；\n2、数据体系与建模能力：具备指标体系、数据模型、数仓、可视化看板、数据质量及监控预警能力建设经验，有 ARR、供需预测、成本测算或 ROI 评估等模型的实战经验者优先；\n3、AI 分析与数据工具能力：理解大模型、Agent、RAG、Prompt 等基本概念，有利用大模型或 Agent 提升取数、归因、报告生成或知识问答效率的实践经验；熟练掌握 SQL，熟悉 Python、Power BI 或同类工具；\n4、产品化与协同能力：具备一定的 AI Native 产品设计或端到端迭代经验，能够主导数据类产品的需求定义、方案设计和迭代；具备跨部门项目协同能力，能够将模糊问题转化为清晰的分析目标、任务、指标和验收标准，推动分析结论落地；\n5、核心素质与经验：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学、金融学或相关专业优先；具备逻辑分析、抽象建模和结构化拆解能力，结果导向，对数据准确性和业务结果负责。\n【加分项】\n1、复合背景：具备\"数据分析 + 经营分析\"核心背景，同时具有数据产品、策略产品或 AI 应用经验；\n2、AI 分析实践：有 Agent、RAG、AI Skill 或智能分析产品的实际落地案例；\n3、行业经验：具备 MaaS、云计算、算力资源运营、供应链或其他复杂供需与资源配置类业务经验者优先。\n岗位定位：负责公司级核心业务的数据分析、经营洞察与智能决策体系建设，主要服务于 MaaS 业务，围绕算力供给、Token 消耗、成本结构和商业化收入等经营场景开展工作。岗位以经营分析和数据分析为核心，同时需要具备一定的 AI 产品化思维，能够将成熟的分析方法沉淀为面向经营决策与资源分配的 Agent 产品。\n具体职责：\n1、经营分析与决策支持：围绕收入、成本、毛利、转化效率、资源利用率及投入产出等核心指标搭建分析体系，通过预算分析、趋势预测、结构拆解、异常归因及 ROI 测算，为产品策略、资源配置、成本优化和商业化决策提供依据；\n2、业务分析与策略研究：理解 MaaS 类业务模式和关键经营环节，运用漏斗、分层、归因、敏感性分析等方法，开展供需匹配、成本效率等专题分析，将数据结论转化为业务决策与行动项；\n3、数据体系与 AI 分析能力建设：推动指标体系、数据模型、数仓、可视化看板、监控预警及数据质量机制完善；围绕 MaaS 需求搭建 ARR、供需预测、成本测算、ROI 评估等模型；探索大模型、Agent、RAG 和 Skill 在数据分析中的应用，推动自然语言取数、智能归因、报告生成、经营问答及异常预警等能力落地，并建立评测和人工校验机制；\n4、数据分析产品化与流程沉淀：具备产品视角和 AI Native 产品端到端迭代经验，主导数据类产品的策略定位、需求定义、方案设计、上线验证和迭代，将成熟的指标、模型和分析方法沉淀为自助分析、经营看板、供需匹配算法、智能信息中枢、AI 知识库及标准化分析工作流；\n5、跨部门协同与项目推进：与业务、产品、算法、研发、财务及供应链等团队协作，将经营问题拆解为明确的分析目标、任务分工、里程碑和验收标准，推动数据结论形成决策并落地执行。\n1、数据与经营分析能力：具备扎实的数据分析与经营分析能力，能够独立完成从问题定义到策略输出的完整分析，熟悉指标体系、预算、成本、毛利、ROI 及单位经济模型；熟练运用漏斗、分层、归因、聚类、敏感性分析等方法；\n2、数据体系与建模能力：具备指标体系、数据模型、数仓、可视化看板、数据质量及监控预警能力建设经验，有 ARR、供需预测、成本测算或 ROI 评估等模型的实战经验者优先；\n3、AI 分析与数据工具能力：理解大模型、Agent、RAG、Prompt 等基本概念，有利用大模型或 Agent 提升取数、归因、报告生成或知识问答效率的实践经验；熟练掌握 SQL，熟悉 Python、Power BI 或同类工具；\n4、产品化与协同能力：具备一定的 AI Native 产品设计或端到端迭代经验，能够主导数据类产品的需求定义、方案设计和迭代；具备跨部门项目协同能力，能够将模糊问题转化为清晰的分析目标、任务、指标和验收标准，推动分析结论落地；\n5、核心素质与经验：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学、金融学或相关专业优先；具备逻辑分析、抽象建模和结构化拆解能力，结果导向，对数据准确性和业务结果负责。\n【加分项】\n1、复合背景：具备\"数据分析 + 经营分析\"核心背景，同时具有数据产品、策略产品或 AI 应用经验；\n2、AI 分析实践：有 Agent、RAG、AI Skill 或智能分析产品的实际落地案例；\n3、行业经验：具备 MaaS、云计算、算力资源运营、供应链或其他复杂供需与资源配置类业务经验者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T017",
"std_aux_codes": [
"PM006"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}