Lead Product Manager, Ad Serving & Ranking, Demand and Ads Team

优缺点分析

角色解读

• 纵向可向广告技术或商业产品的高级总监、副总裁发展，负责更广泛的变现产品或商业平台战略
• 横向可凭借其技术深度和商业洞察，转向数据科学、机器学习平台或战略投资等相邻领域担任负责人
• 在东南亚领先的超级应用平台积累的经验，为未来在头部互联网公司的核心商业化或国际业务拓展岗位奠定坚实基础
• 主导广告市场的核心优化循环，包括基于机器学习的竞价排名策略、拍卖机制设计以及预算与投放节奏的精细控制
• 与数据科学和工程团队紧密合作，将算法模型改进转化为可衡量的业务指标提升，如广告收入和投放效率
• 作为北京与新加坡技术中心之间的桥梁，制定并推动广告收益与拍卖动态的长期产品战略，领导跨地域团队执行
• 负责加强广告投放系统的技术能力，以支持新广告策略的落地和动态广告产品的上线，确保系统的延迟、可靠性和可测量性
• 深厚的广告技术专业知识，特别是在拍卖、竞价、预算控制或广告投放等至少两个核心领域有实战成果
• 强大的数据分析和量化决策能力，能够设计严谨的A/B测试，并用数据驱动产品策略和高风险权衡
• 优秀的技术沟通与领导力，能向技术和非技术团队清晰阐述复杂的产品逻辑，并协调跨地域团队达成目标
• 丰富的产品管理经验，尤其在高规模、复杂的优化系统（如广告平台、市场或推荐系统）中有端到端的成功案例

申请策略

• 深入了解Grab“驱动东南亚前进”的企业使命和文化价值观（心、饥、荣、谦），在面试中展现你与公司文化的契合度
• 提前思考你对“市场健康”与“收入增长”之间平衡的理解，并准备相关的策略案例，这可能是面试的核心考察点之一
• 重点突出在高规模广告系统、市场或推荐系统中的端到端产品管理经验，用具体数据量化你所带来的收入、效率或用户体验提升
• 详细描述你在拍卖机制、竞价算法、预算控制或广告投放等具体技术领域的项目成果，证明你的“广告技术深度”
• 展示你领导或深度参与复杂A/B测试和数据分析的经历，体现你的“量化导向”和基于数据决策的能力
• 如有跨境或分布式团队协作经验，务必写明，并说明你在其中扮演的角色和克服的挑战
• 如果对Grab的东南亚市场业务不熟悉，建议提前研究其超级应用生态、各业务线（出行、外卖、金融等）以及当前的广告产品形态
• 复习广告技术的基础知识，如RTB拍卖流程、常见竞价模型（如oCPM）、预算 pacing 算法等，并准备用过往项目案例进行阐述

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地回答项目问题，重点突出你的个人贡献、决策过程和可量化的业务影响
• 在回答涉及权衡的问题时，展现你系统性的思考框架：明确各方目标（收入、效率、健康）、评估数据依据、设计实验验证、制定分阶段推进计划并设立监控指标
• 对于策略和规划类问题，结合你对Grab业务、广告行业趋势和技术可行性的理解，提出具体、可落地的建议，并说明优先级排序的理由
• 请分享一个你过去优化广告拍卖或竞价系统的最成功案例
• 你如何衡量成功？遇到了哪些关键挑战？
• 当数据科学团队提出的一个复杂模型改进，可能短期内会轻微影响收入但长期有利时，作为产品经理你会如何决策和推进？
• 如何为广告主设计一套既能满足其预算消耗目标，又能保证平台用户体验和生态健康的预算控制（pacing）策略？
• 请描述一次你领导跨地域（或跨部门）团队完成一个复杂产品项目的经历