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用户研究专家(骑手生态)

未披露 · 北京市 · 美团

主分类:用户研究与体验研究
设计、游戏策划与内容制作
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "用户研究专家(骑手生态)",
        "job_level": "专家",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "核心本地商业-到家履约平台",
        "location": "北京市",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "商业分析类"AI生成
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        "company_name": "美团",
        "company_industry": "科技零售 / 生活服务",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "meituan.com",
        "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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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "1)参与骑手生态体验维度的定义与拆解,能将感知转化为可度量的框架输入,产出不止于描述性结论,需落到触发条件、比较基准、颗粒度等结构化信息。\n\n2)开展骑手体验专项研究,通过深度访谈、实地观察、进线对话语义分析等方式获取骑手真实感知,校准体系中的分类框架与判断结构。\n\n3)参与定量侧的指标设计工作,包括体验水位度量、子层基线制定与波动归因,将定性发现落到可测量的指标中。\n\n4)将AI工具融入用研各环节,提升产出质量与效率,如基于大模型的进线对话批量归类与洞察提炼、调研编码自动化、报告生成等。",
        "requirements_text": "1)3年以上用户研究相关经验,互联网或咨询背景。\n\n2)对一线体力劳动者有真实的理解意愿,能进入骑手的语境和场景获取有效信息。\n\n3)具备AI辅助用研工作的实践经验,能识别用研链路中AI可切入的环节并落地。\n\n4)结果导向,能将用户洞察转化为可落地的策略建议并推动业务方采纳。",
        "skills": [AI生成
            "用户研究"
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        "job_highlights": "1)参与骑手生态体验指标体系从零到一的建设,在蓝领群体研究中探索用研方法论创新。\n\n2)用AI重塑用研工作流,让定性洞察以前所未有的效率覆盖更大范围的骑手声音。"
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    "fulltext": "用户研究专家(骑手生态)\n用户研究专家(骑手生态)\n\n基础信息\n工作地点:北京市\n部门:核心本地商业-到家履约平台\n职位类别:商业分析类\n职位族群:商业分析\n更新时间:2026-09-16\n\n岗位职责\n1)参与骑手生态体验维度的定义与拆解,能将感知转化为可度量的框架输入,产出不止于描述性结论,需落到触发条件、比较基准、颗粒度等结构化信息。\n\n2)开展骑手体验专项研究,通过深度访谈、实地观察、进线对话语义分析等方式获取骑手真实感知,校准体系中的分类框架与判断结构。\n\n3)参与定量侧的指标设计工作,包括体验水位度量、子层基线制定与波动归因,将定性发现落到可测量的指标中。\n\n4)将AI工具融入用研各环节,提升产出质量与效率,如基于大模型的进线对话批量归类与洞察提炼、调研编码自动化、报告生成等。\n\n岗位基本要求\n1)3年以上用户研究相关经验,互联网或咨询背景。\n\n2)对一线体力劳动者有真实的理解意愿,能进入骑手的语境和场景获取有效信息。\n\n3)具备AI辅助用研工作的实践经验,能识别用研链路中AI可切入的环节并落地。\n\n4)结果导向,能将用户洞察转化为可落地的策略建议并推动业务方采纳。\n\n岗位亮点\n1)参与骑手生态体验指标体系从零到一的建设,在蓝领群体研究中探索用研方法论创新。\n\n2)用AI重塑用研工作流,让定性洞察以前所未有的效率覆盖更大范围的骑手声音。\n1)参与骑手生态体验维度的定义与拆解,能将感知转化为可度量的框架输入,产出不止于描述性结论,需落到触发条件、比较基准、颗粒度等结构化信息。\n\n2)开展骑手体验专项研究,通过深度访谈、实地观察、进线对话语义分析等方式获取骑手真实感知,校准体系中的分类框架与判断结构。\n\n3)参与定量侧的指标设计工作,包括体验水位度量、子层基线制定与波动归因,将定性发现落到可测量的指标中。\n\n4)将AI工具融入用研各环节,提升产出质量与效率,如基于大模型的进线对话批量归类与洞察提炼、调研编码自动化、报告生成等。\n1)3年以上用户研究相关经验,互联网或咨询背景。\n\n2)对一线体力劳动者有真实的理解意愿,能进入骑手的语境和场景获取有效信息。\n\n3)具备AI辅助用研工作的实践经验,能识别用研链路中AI可切入的环节并落地。\n\n4)结果导向,能将用户洞察转化为可落地的策略建议并推动业务方采纳。",
    "standard_classification": {
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