主分类：策略与机制产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "百度APP极速版策略产品经理（Feed推荐方向）（J105413）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "MEG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "-本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-策略方向探索：聚焦极速版核心用户群体，深度调研用户内容消费行为、需求偏好与场景特征，结合极速版业务生态，挖掘Feed推荐的增长机会点，探索适配目标用户的分发策略方向\n-推荐策略设计与落地：基于深度用户调研与数据分析，输出Feed推荐全链路策略方案，包含多场景渗透策略、消费深度提升策略、内容分发调优方案等，持续迭代优化推荐效率与用户体验\n-数据分析：围绕 Feed DAU、时长、消费深度、用户留存等核心指标，开展全链路数据分析与策略效果评估；通过用户行为拆解、数据异动归因、实验复盘，定位产品问题、识别优化空间，用数据牵引推荐策略持续调优\n-跨团队协同：协同算法、研发、内容生态等多团队伙伴，建立顺畅的沟通协作机制与信任关系，对齐业务目标、拆解项目需求、推进落地执行，持续解决问题并保障迭代质量",
"requirements_text": "-本科及以上学历，具备2年及以上内容 Feed、推荐策略或内容社区类产品经理经验，有资讯 / 短视频类大规模用户Feed产品经验优先，热爱互联网内容产品，乐于探索新的产品形态与策略玩法\n-有百万级用户规模的Feed推荐策略、内容分发或用户增长相关独立项目经验优先，有下沉市场、年轻用户群体相关产品经验者优先\n-具备良好的用户同理心，能够站在用户视角洞察内容消费痛点与真实需求；同时具备平台全局视角，能够平衡用户体验、业务目标与生态健康，制定清晰的策略判断与执行标准\n-逻辑思维清晰，具备较强的问题分析与抽象提炼能力，能够从复杂的业务信息与数据表现中提炼核心问题；数据分析能力扎实，能够通过指标异动分析、策略效果评估牵引产品迭代方向\n-具备出色的沟通理解能力与跨团队协作意识，有长期主义精神，自驱力与韧性强，具备务实的落地执行力与深度思考的习惯，能够推动复杂项目高效交付",
"skills": [AI生成
"数据分析",
"团队协作",
"逻辑思维",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "本科及以上学历，具备2年及以上内容 Feed、推荐策略或内容社区类产品经理经验，有资讯 / 短视频类大规模用户Feed产品经验优先，热爱互联网内容产品，乐于探索新的产品形态与策略玩法；有百万级用户规模的Feed推荐策略、内容分发或用户增长相关独立项目经验优先，有下沉市场、年轻用户群体相关产品经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "百度APP极速版策略产品经理（Feed推荐方向）（J105413）\n百度APP极速版策略产品经理（Feed推荐方向）（J105413）\n\n基础信息\n部门：MEG\n地点：北京市\n类别：产品\n招聘人数：1\n发布时间：2026-09-03\n\n工作职责\n-策略方向探索：聚焦极速版核心用户群体，深度调研用户内容消费行为、需求偏好与场景特征，结合极速版业务生态，挖掘Feed推荐的增长机会点，探索适配目标用户的分发策略方向\n-推荐策略设计与落地：基于深度用户调研与数据分析，输出Feed推荐全链路策略方案，包含多场景渗透策略、消费深度提升策略、内容分发调优方案等，持续迭代优化推荐效率与用户体验\n-数据分析：围绕 Feed DAU、时长、消费深度、用户留存等核心指标，开展全链路数据分析与策略效果评估；通过用户行为拆解、数据异动归因、实验复盘，定位产品问题、识别优化空间，用数据牵引推荐策略持续调优\n-跨团队协同：协同算法、研发、内容生态等多团队伙伴，建立顺畅的沟通协作机制与信任关系，对齐业务目标、拆解项目需求、推进落地执行，持续解决问题并保障迭代质量\n\n职责要求\n-本科及以上学历，具备2年及以上内容 Feed、推荐策略或内容社区类产品经理经验，有资讯 / 短视频类大规模用户Feed产品经验优先，热爱互联网内容产品，乐于探索新的产品形态与策略玩法\n-有百万级用户规模的Feed推荐策略、内容分发或用户增长相关独立项目经验优先，有下沉市场、年轻用户群体相关产品经验者优先\n-具备良好的用户同理心，能够站在用户视角洞察内容消费痛点与真实需求；同时具备平台全局视角，能够平衡用户体验、业务目标与生态健康，制定清晰的策略判断与执行标准\n-逻辑思维清晰，具备较强的问题分析与抽象提炼能力，能够从复杂的业务信息与数据表现中提炼核心问题；数据分析能力扎实，能够通过指标异动分析、策略效果评估牵引产品迭代方向\n-具备出色的沟通理解能力与跨团队协作意识，有长期主义精神，自驱力与韧性强，具备务实的落地执行力与深度思考的习惯，能够推动复杂项目高效交付\n-策略方向探索：聚焦极速版核心用户群体，深度调研用户内容消费行为、需求偏好与场景特征，结合极速版业务生态，挖掘Feed推荐的增长机会点，探索适配目标用户的分发策略方向\n-推荐策略设计与落地：基于深度用户调研与数据分析，输出Feed推荐全链路策略方案，包含多场景渗透策略、消费深度提升策略、内容分发调优方案等，持续迭代优化推荐效率与用户体验\n-数据分析：围绕 Feed DAU、时长、消费深度、用户留存等核心指标，开展全链路数据分析与策略效果评估；通过用户行为拆解、数据异动归因、实验复盘，定位产品问题、识别优化空间，用数据牵引推荐策略持续调优\n-跨团队协同：协同算法、研发、内容生态等多团队伙伴，建立顺畅的沟通协作机制与信任关系，对齐业务目标、拆解项目需求、推进落地执行，持续解决问题并保障迭代质量\n-本科及以上学历，具备2年及以上内容 Feed、推荐策略或内容社区类产品经理经验，有资讯 / 短视频类大规模用户Feed产品经验优先，热爱互联网内容产品，乐于探索新的产品形态与策略玩法\n-有百万级用户规模的Feed推荐策略、内容分发或用户增长相关独立项目经验优先，有下沉市场、年轻用户群体相关产品经验者优先\n-具备良好的用户同理心，能够站在用户视角洞察内容消费痛点与真实需求；同时具备平台全局视角，能够平衡用户体验、业务目标与生态健康，制定清晰的策略判断与执行标准\n-逻辑思维清晰，具备较强的问题分析与抽象提炼能力，能够从复杂的业务信息与数据表现中提炼核心问题；数据分析能力扎实，能够通过指标异动分析、策略效果评估牵引产品迭代方向\n-具备出色的沟通理解能力与跨团队协作意识，有长期主义精神，自驱力与韧性强，具备务实的落地执行力与深度思考的习惯，能够推动复杂项目高效交付",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM008",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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