主分类：数据产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "零售SaaS高级数据产品经理",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-闪购事业部",
"location": "北京市",
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"job_category": "产品类"AI生成
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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。",
"requirements_text": "1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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。\n5.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。",
"skills": [AI生成
"SQL",
"数据分析",
"数据治理",
"产品设计",
"原型设计",
"项目管理",
"项目推进",
"沟通协调",
"沟通能力",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "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；2.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；3.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；4.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",
"job_highlights": "1.基于公司\"零售+科技\"战略，有机会全身心参与到新零售的多种业态，构建行业认知；同时深度参与 AI 数据化转型，在真实业务场景中探索 AI Agent、智能分析等前沿方向的落地路径。\n2.紧贴业务发展，基于先进的即时零售SaaS产品平台，用数据帮助商家切实解决经营问题；在数据治理体系建设上有充分的发挥空间，能够从0到1建立数据资产标准，推动数据可信、可用、可管。\n3.美团牵牛花的业务市场份额靠前，业务足够复杂、足够完整、新业务足够多，新加入的小伙伴有足够的机会真正接近商业的本质，思考很核心的问题，实现能"
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"contact": {
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"fulltext": "零售SaaS高级数据产品经理\n零售SaaS高级数据产品经理\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-闪购事业部\n职位类别：产品类\n职位族群：产品\n更新时间：2026-07-30\n\n岗位职责\n1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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。\n\n岗位基本要求\n1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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。\n5.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。\n\n岗位亮点\n1.基于公司\"零售+科技\"战略，有机会全身心参与到新零售的多种业态，构建行业认知；同时深度参与 AI 数据化转型，在真实业务场景中探索 AI Agent、智能分析等前沿方向的落地路径。\n2.紧贴业务发展，基于先进的即时零售SaaS产品平台，用数据帮助商家切实解决经营问题；在数据治理体系建设上有充分的发挥空间，能够从0到1建立数据资产标准，推动数据可信、可用、可管。\n3.美团牵牛花的业务市场份额靠前，业务足够复杂、足够完整、新业务足够多，新加入的小伙伴有足够的机会真正接近商业的本质，思考很核心的问题，实现能力跃迁和梦想；团队高度重视 AI 与数据的协同建设，鼓励用 AI 提效、用数据治理夯实底座、用协同推进打通业务壁垒。\n1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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。\n1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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。\n5.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。",
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