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招聘职位：
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岗位介绍：
职位描述
工作职责:
1.数据产品规划：负责游戏技术中台相关数据产品（策略管理/数据资产管理/指标体系/自助分析/数据服务/标签画像/权限与审计等）的规划、路线图与版本迭代。
2.需求管理与方案设计：调研运营、发行、研发等数据需求，输出 PRD、原型、交互与埋点/指标定义，组织评审并推动落地。
3.指标体系与数据标准化：建设游戏核心指标体系，统一口径与维度模型，沉淀指标字典与血缘关系。
4.数据采集与埋点治理：制定埋点规范，推进客户端/服务端/渠道数据接入，保障数据质量，推动自动化校验与告警。
5.数据服务与平台化：推进指标/标签/画像的数据服务化，支撑投放、推荐、风控、反作弊、精细化运营等场景。
6.权限与合规：设计数据权限模型（角色/组织/项目/数据域）、脱敏与审计机制，满足隐私与合规要求。
7.AI 能力融合：推动大模型/AI 能力与数据产品结合，规划并落地如 ChatBI（自然语言查数）、智能指标归因、自动化报告、智能标签生成、AI 辅助埋点设计等 AI 数据应用，提升数据消费效率与智能化水平。
工作要求:
1.本科及以上，5年及以上数据产品经验，有游戏行业或互联网增长/商业化经验优先。
2.熟悉数据仓库与数据链路基本原理
3.具备良好的数据能力：能写 SQL（常用聚合、窗口函数等），理解 A/B 测试、漏斗、留存、LTV 等分析方法。
4.具备较强的产品方法论：需求洞察、PRD/原型、优先级管理、灰度与验收。
5.具备良好的沟通推动能力，能在多团队环境中协调资源、推动落地。
6.了解大模型（LLM）基本能力与边界，对 AI 在数据领域的应用场景（如自然语言查询、智能问答、自动化分析等）有清晰认知，并能判断其落地价值与可行性。
任职要求（加分项）
1.有从 0 到 1 搭建数据中台产品（数据资产管理、指标平台、标签平台、数据服务、策略平台等）的经验。
2.有海量数据平台相关认知，熟悉Flink/Spark/Kafka/ClickHouse/Hive/Trino 等任意一个大数据组件。
3.熟悉游戏业务与数据：投放或运营数据、渠道归因、反作弊、点位设计、投放分析与优化等。
4.有管理经验或负责过跨职能和组织的数据产品建设。
5.有 AI/大模型相关数据产品的实践经验，如 ChatBI、RAG、Text2SQL、Agent应用、AI 数据助手等的设计与落地经验。
6.了解 Prompt 工程、向量数据库、RAG 架构、模型微调/评测等基本概念，能与工程、算法团队有效协作。
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职位描述
工作职责:
1.数据产品规划：负责游戏技术中台相关数据产品（策略管理/数据资产管理/指标体系/自助分析/数据服务/标签画像/权限与审计等）的规划、路线图与版本迭代。
2.需求管理与方案设计：调研运营、发行、研发等数据需求，输出 PRD、原型、交互与埋点/指标定义，组织评审并推动落地。
3.指标体系与数据标准化：建设游戏核心指标体系，统一口径与维度模型，沉淀指标字典与血缘关系。
4.数据采集与埋点治理：制定埋点规范，推进客户端/服务端/渠道数据接入，保障数据质量，推动自动化校验与告警。
5.数据服务与平台化：推进指标/标签/画像的数据服务化，支撑投放、推荐、风控、反作弊、精细化运营等场景。
6.权限与合规：设计数据权限模型（角色/组织/项目/数据域）、脱敏与审计机制，满足隐私与合规要求。
7.AI 能力融合：推动大模型/AI 能力与数据产品结合，规划并落地如 ChatBI（自然语言查数）、智能指标归因、自动化报告、智能标签生成、AI 辅助埋点设计等 AI 数据应用，提升数据消费效率与智能化水平。
工作要求:
1.本科及以上，5年及以上数据产品经验，有游戏行业或互联网增长/商业化经验优先。
2.熟悉数据仓库与数据链路基本原理
3.具备良好的数据能力：能写 SQL（常用聚合、窗口函数等），理解 A/B 测试、漏斗、留存、LTV 等分析方法。
4.具备较强的产品方法论：需求洞察、PRD/原型、优先级管理、灰度与验收。
5.具备良好的沟通推动能力，能在多团队环境中协调资源、推动落地。
6.了解大模型（LLM）基本能力与边界，对 AI 在数据领域的应用场景（如自然语言查询、智能问答、自动化分析等）有清晰认知，并能判断其落地价值与可行性。
任职要求（加分项）
1.有从 0 到 1 搭建数据中台产品（数据资产管理、指标平台、标签平台、数据服务、策略平台等）的经验。
2.有海量数据平台相关认知，熟悉Flink/Spark/Kafka/ClickHouse/Hive/Trino 等任意一个大数据组件。
3.熟悉游戏业务与数据：投放或运营数据、渠道归因、反作弊、点位设计、投放分析与优化等。
4.有管理经验或负责过跨职能和组织的数据产品建设。
5.有 AI/大模型相关数据产品的实践经验，如 ChatBI、RAG、Text2SQL、Agent应用、AI 数据助手等的设计与落地经验。
6.了解 Prompt 工程、向量数据库、RAG 架构、模型微调/评测等基本概念，能与工程、算法团队有效协作。
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