平安科技资深产品经理
社招全职5年以上计算机网络技术类地点：深圳状态：招聘
任职要求
1.教育背景：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、信息技术、数据科学或相关专业 2.5年以上产品工作经验 3.良好的沟通和协调能力，能够在跨职能团队中有效工作。 4.能够使用数据分析工具，如Python、R、SQL等进行数据处理和模式识别 5.强大的逻辑思维和分析能力，能够处理复杂问题并提出创新解决方案 6.个人素质：具备出色的创新思维、学习能力和适应变化的能力
工作职责
1.掌握产品设计方法论，独立完成过一个产品或者功能模块的从概念到设计、落地上线完整环节 2.熟练掌握powerpoint、axure等常用办公软件、产品设计软件 3.能够具备画高保真产品图的能力，具备需求分析与转化能力。能够收集、整理、和分析用户需求，将其转化为产品需求和功能点 4. 熟悉BI、大数据平台、经营分析平台、数据分析软件产品 5.熟悉分析指标、标签、数据等概念有一定的了解，对大模型、ChatGPT等人工智能技术和产品 6.有一定的认知有相关职业证书的候选人优先考虑（包括产品设计方向NPDP、或者项目管理方面PMP、敏捷方法等） 7.过往工作经历可以包括咨询公司、互联网公司相关岗位
包括英文材料
学历+
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL？简单地说，SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
模式识别+
https://www.mathworks.com/discovery/pattern-recognition.html
Pattern recognition is the process of classifying input data into objects, classes, or categories using computer algorithms based on key features or regularities.
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science.
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