主分类:商业化产品经理
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": "外卖广告客户策略产品经理(品牌广告)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-商业增值部",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品类"AI生成
},
"company": {
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、品牌广告产品规划与建设:负责外卖连锁客群品牌广告产品线的整体规划与迭代,覆盖搜索品专、推荐列表品广、主题卡片、整合营销等产品形态,制定产品Roadmap并推动落地。\n\n2、AI驱动产品创新:探索并落地大模型、AIGC等AI能力在品牌广告场景的应用,包括但不限于AI创意生成(文生图/文生视频/文案)、智能解决方案、智能人群定向、品牌广告Agent化投放助手等,打造AI原生广告产品能力。\n\n3、经营方法论:搭建面向连锁品牌客户的经营方法论与洞察分析能力,利用AI对投放数据进行归因分析、经营建议等生成,输出可落地的效果复盘、营销策略与建议,提升客户经营效率。\n\n4、跨团队协同落地:协同算法、工程、数据、运营、KA销售等团队,推动各项目在品牌广告场景的工程化落地与规模化应用,沉淀行业解决方案与标杆案例。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历,3年以上互联网商业化产品经理经验,有本地生活、外卖、电商行业背景者优先;\n\n2、熟悉品牌广告产品与商业化模式,了解程序化广告、oCPX、RTA等投放技术原理者优先;\n\n3、具备AI产品相关经验或深刻理解:熟悉大模型、AIGC、智能推荐等AI技术及其在营销/广告场景的落地应用,有AI创意生成、智能投放、Agent产品实践经验者优先;能够准确判断AI能力的可行性与产品化路径,将技术能力转化为客户价值;\n\n4、具备扎实的数据分析能力,能基于数据洞察需求、验证假设并驱动产品迭代,熟练使用SQL者优先;\n\n5、具备优秀的逻辑思维与产品抽象能力,能跨团队协同算法、工程、运营等角色,推动复杂项目落地;\n\n6、拥有客户意识、目标导向、结果驱动,能够快速将客户需求与行业痛点抽象成产品能力,带动业务持续增长;",
"skills": [AI生成
"SQL",
"数据分析",
"逻辑思维",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历,3年以上互联网商业化产品经理经验,有本地生活、外卖、电商行业背景者优先;2、熟悉品牌广告产品与商业化模式,了解程序化广告、oCPX、RTA等投放技术原理者优先;3、具备AI产品相关经验或深刻理解:熟悉大模型、AIGC、智能推荐等AI技术及其在营销/广告场景的落地应用,有AI创意生成、智能投放、Agent产品实践经验者优先;4、具备扎实的数据分析能力,能基于数据洞察需求、验证假设并驱动产品迭代,熟练使用SQL者优先",
"job_highlights": "1、外卖行业的核心团队&核心业务,涵盖效果广告、品牌广告、营销广告、投放平台等;\n\n2、充足的AI实践机会;\n\n3、业务复杂度高,团队人员专业度强,发展空间大;"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=4717646557&jobShareType=1"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "4717646557",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=4717646557&jobShareType=1"
},
"fulltext": "外卖广告客户策略产品经理(品牌广告)\n外卖广告客户策略产品经理(品牌广告)\n\n基础信息\n工作地点:北京市\n部门:核心本地商业-商业增值部\n职位类别:产品类\n职位族群:产品\n更新时间:2026-09-16\n\n岗位职责\n1、品牌广告产品规划与建设:负责外卖连锁客群品牌广告产品线的整体规划与迭代,覆盖搜索品专、推荐列表品广、主题卡片、整合营销等产品形态,制定产品Roadmap并推动落地。\n\n2、AI驱动产品创新:探索并落地大模型、AIGC等AI能力在品牌广告场景的应用,包括但不限于AI创意生成(文生图/文生视频/文案)、智能解决方案、智能人群定向、品牌广告Agent化投放助手等,打造AI原生广告产品能力。\n\n3、经营方法论:搭建面向连锁品牌客户的经营方法论与洞察分析能力,利用AI对投放数据进行归因分析、经营建议等生成,输出可落地的效果复盘、营销策略与建议,提升客户经营效率。\n\n4、跨团队协同落地:协同算法、工程、数据、运营、KA销售等团队,推动各项目在品牌广告场景的工程化落地与规模化应用,沉淀行业解决方案与标杆案例。\n\n岗位基本要求\n1、本科及以上学历,3年以上互联网商业化产品经理经验,有本地生活、外卖、电商行业背景者优先;\n\n2、熟悉品牌广告产品与商业化模式,了解程序化广告、oCPX、RTA等投放技术原理者优先;\n\n3、具备AI产品相关经验或深刻理解:熟悉大模型、AIGC、智能推荐等AI技术及其在营销/广告场景的落地应用,有AI创意生成、智能投放、Agent产品实践经验者优先;能够准确判断AI能力的可行性与产品化路径,将技术能力转化为客户价值;\n\n4、具备扎实的数据分析能力,能基于数据洞察需求、验证假设并驱动产品迭代,熟练使用SQL者优先;\n\n5、具备优秀的逻辑思维与产品抽象能力,能跨团队协同算法、工程、运营等角色,推动复杂项目落地;\n\n6、拥有客户意识、目标导向、结果驱动,能够快速将客户需求与行业痛点抽象成产品能力,带动业务持续增长;\n\n岗位亮点\n1、外卖行业的核心团队&核心业务,涵盖效果广告、品牌广告、营销广告、投放平台等;\n\n2、充足的AI实践机会;\n\n3、业务复杂度高,团队人员专业度强,发展空间大;\n1、品牌广告产品规划与建设:负责外卖连锁客群品牌广告产品线的整体规划与迭代,覆盖搜索品专、推荐列表品广、主题卡片、整合营销等产品形态,制定产品Roadmap并推动落地。\n\n2、AI驱动产品创新:探索并落地大模型、AIGC等AI能力在品牌广告场景的应用,包括但不限于AI创意生成(文生图/文生视频/文案)、智能解决方案、智能人群定向、品牌广告Agent化投放助手等,打造AI原生广告产品能力。\n\n3、经营方法论:搭建面向连锁品牌客户的经营方法论与洞察分析能力,利用AI对投放数据进行归因分析、经营建议等生成,输出可落地的效果复盘、营销策略与建议,提升客户经营效率。\n\n4、跨团队协同落地:协同算法、工程、数据、运营、KA销售等团队,推动各项目在品牌广告场景的工程化落地与规模化应用,沉淀行业解决方案与标杆案例。\n1、本科及以上学历,3年以上互联网商业化产品经理经验,有本地生活、外卖、电商行业背景者优先;\n\n2、熟悉品牌广告产品与商业化模式,了解程序化广告、oCPX、RTA等投放技术原理者优先;\n\n3、具备AI产品相关经验或深刻理解:熟悉大模型、AIGC、智能推荐等AI技术及其在营销/广告场景的落地应用,有AI创意生成、智能投放、Agent产品实践经验者优先;能够准确判断AI能力的可行性与产品化路径,将技术能力转化为客户价值;\n\n4、具备扎实的数据分析能力,能基于数据洞察需求、验证假设并驱动产品迭代,熟练使用SQL者优先;\n\n5、具备优秀的逻辑思维与产品抽象能力,能跨团队协同算法、工程、运营等角色,推动复杂项目落地;\n\n6、拥有客户意识、目标导向、结果驱动,能够快速将客户需求与行业痛点抽象成产品能力,带动业务持续增长;",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM012",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}