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本次校招面向2026届毕业生,核心岗位集中在人工智能(大模型、AI产品、策略)及电商数据工程方向。所有岗位均要求具备3-5年以上相关经验,属于社会招聘与校招并行的特殊批次,工作地点位于北京。
深圳虾皮信息科技有限公司26春招聚焦AI与电商数据领域,在北京地区招聘AI产品运营、AI数据分析师、AI策略产品经理及数据工程组长等岗位。本次校招面向2026届毕业生,核心岗位集中在人工智能(大模型、AI产品、策略)及电商数据工程方向。所有岗位均要求具备3-5年以上相关经验,属于社会招聘与校招并行的特殊批次,工作地点位于北京。
核心职责:负责AI创新产品的全链路评测体系建设,定义端到端体验量化指标。
关键任务:主导AI自动化评测平台搭建,深入AI人格化与记忆机制研究,统筹GTM策略与核心用户运营。
能力要求:熟悉大模型底层能力,具备项目推动能力与用户体验敏感度。
核心职责:搭建和完善AI创新产品的数据指标体系、用户分层和核心漏斗模型。
关键任务:深入分析用户行为与业务转化数据,主导构建BI报表与自助分析工具。
技术栈:精通SQL,熟练掌握Python/R,具备扎实的统计学基础与实验设计能力。
核心职责:定义和规划AI基础模型的核心能力和通用能力,制定AI角色长期发展策略。
关键任务:规划数据策略(获取、处理、评估),制定复杂关系场景下的行为准则和安全边界。
能力要求:对AI人格、认知、伦理有深入理解,具备优秀的逻辑思维和系统抽象能力。
核心职责:负责AI创新产品在不同应用场景下的核心交互策略设计与优化。
关键任务:定义AI Agent与用户互动的全链路策略,建立策略效果的量化评估体系。
能力要求:对AI技术在用户体验和业务增长中的应用有深刻洞察,具备跨职能合作精神。
核心职责:负责电商搜索和推荐业务的数据工程建设,包括离线和实时数仓。
关键任务:数仓整体设计与迭代,数据质量把控,团队日常管理,探索AI赋能提效。
硬性要求:计算机相关专业全日制硕士,5年以上大数据开发经验,熟悉Spark、Flink、Java及OLAP引擎。
| 岗位方向 | 学历要求 | 经验要求 | 核心技能关键词 |
|---|---|---|---|
| AI产品运营/策略PM | 本科及以上 | 3年以上 | AI产品、大模型、策略设计、GTM |
| AI数据分析师 | 本科及以上 | 3年以上 | SQL, Python/R, 统计学, A/B测试 |
| 数据工程组长 | 硕士 (全日制) | 5年以上 | Spark, Flink, Java, 数仓建模 |
经验匹配:本次招聘对经验要求较高(3-5年),请重点展示过往在AI或电商数据领域的实战项目。
技术深度:针对AI岗位,需准备关于大模型评估、策略抽象或数仓架构的深度案例。
地域确认:所有岗位均在北京驻场,请提前规划通勤或居住安排。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
负责AI创新产品全链路评测体系建设,定义体验量化指标,主导自动化评测平台搭建,统筹GTM策略与用户运营。
搭建AI产品数据指标体系与漏斗模型,分析用户行为与转化数据,构建BI报表与自助分析工具,支持模型评估与A/B测试。
规划AI基础模型核心能力与通用能力,研究AI人格结构与记忆机制,制定数据策略与安全边界,建立量化评估体系。
设计AI Agent与用户互动的全链路策略,定义行为逻辑与决策机制,通过数据驱动策略迭代,推动复杂策略落地。
负责电商搜索推荐业务的数据工程建设,设计迭代离线/实时数仓,把控数据质量与时效,管理数据团队并探索AI提效。
## ✅ 投递建议
本次校招明确要求3-5年工作经验,应届生需确认是否具备相关实习或项目经验,否则可能因经验门槛被直接筛选。
岗位高度聚焦AI产品运营、策略及数据工程,简历需突出大模型评估、LLM策略规划或Spark/Flink等具体技术栈的实战案例。
所有岗位工作地点均为北京,且要求驻场办公,异地求职者需提前确认通勤或搬迁意愿。
本次校招虽然名为“26春招”,但明确要求3年以上AI产品、策略运营或数据分析经验,数据工程组长岗位则要求5年以上大数据开发经验。这意味着该批次主要面向有经验的社招人员或具备深厚实习经验的优秀毕业生,纯应届生若无相关项目经验可能不符合硬性门槛。
根据岗位预览数据,所有列出的AI项目及数据工程岗位工作地点均为北京市,且工作模式为驻场办公(ONSITE)。求职者需确认自己是否接受在北京长期发展,因为并未提及远程办公或异地办公选项。
数据工程组长岗位明确要求计算机相关专业全日制研究生学历,而其他AI产品与数据分析师岗位仅要求本科及以上学历。这一差异表明核心工程管理岗位对学历背景有更高要求,投递前请务必核对自身学历是否符合。
岗位普遍要求熟悉大模型底层能力、评估方法论及LLM/AIGC相关经验。例如AI产品运营需懂AI人格化与记忆机制,数据分析师需精通SQL/Python进行模型评估,策略PM需理解AI伦理与认知架构。缺乏这些具体技术栈的简历在筛选中可能处于劣势。
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