一、岗位职责​：
1、数据运营平台全生命周期管理​
（1）主导数据运营平台的需求挖掘与设计落地，涵盖数据采集、清洗、存储、分析、可视化等核心模块，输出架构设计方案与 PRD 文档，保障平台适配业务运营场景。​
（2）搭建平台数据质量监控与治理体系，制定数据标准、异常预警机制及灾备方案，确保数据源稳定性与输出准确性。​
（3） 推动平台迭代优化，基于运营数据与用户反馈，升级自动化分析、指标预警等功能，提升运营效率。​
2、AI 问数产品设计与落地​
（1） 定义 AI 问数功能的业务需求，结合 LLM、RAG 等技术设计产品形态，支持自然语言到数据查询的转化，覆盖多场景智能分析需求（如业务报表生成、异常归因等）。​
（2）对接算法团队明确技术实现路径，优化问数准确率与响应速度，建立多维度效果评测体系（如查询成功率、结果相关性打分）。​
（3）联动运营团队推广 AI 问数工具，收集使用反馈并迭代功能，降低非技术人员的数据使用门槛。​
3、跨域协同与数据价值转化​
（1） 协调研发、算法、业务等跨部门资源，推进平台与 AI 问数功能的开发、测试及上线，把控项目进度与风险。​
（2）构建数据资产化体系，设计指标库、标签体系，推动数据在智能营销、风控等场景的应用，输出数据驱动的业务优化方案。​

二、任职要求​​：
1、本科及以上学历，五年以上工作经验，计算机、统计学、数据科学、人工智能等相关专业优先；
2、三年以上数据产品经验，至少一年数据运营平台或 AI 数据产品从 0 到 1 设计落地经验，有金融、互联网行业案例者优先；​​
3、技术理解：了解大数据生态（Hadoop/Spark/Flink）与数仓分层模型，了解 LLM 技术栈（如大模型微调、RAG 架构）及数据安全技术；​
4、工具能力：精通 SQL，熟练使用 Python 进行数据探索；掌握 Axure、Figma 等工具输出原型与 PRD，了解 Tableau 等可视化工具；​
5、设计能力：具备数据运营平台核心模块（如数据管道、分析引擎）设计经验，能独立完成 AI 问数功能的需求拆解与流程设计；​​
6、数据敏感度强，能从业务痛点中抽象数据需求，搭建可落地的指标体系与数据应用方案；
7、具备数据质量把控经验，能设计异常检测规则与数据校验机制，保障 AI 问数结果的准确性；​​
8、优秀的跨团队沟通与项目管理能力，能协调算法、研发资源推进复杂项目落地；​
9、持续跟踪 AI 与数据技术趋势，具备将新技术转化为产品功能的洞察力与执行力；

三、任职必备要求​
1、具备数据治理/数据运营工具、AI问数产品设计经验；​
2、了解企业采购、供应链业务垂直场景的数据应用逻辑。