Lead Product Manager, Food - Search and Personalization

优缺点分析

角色解读

• 可向产品总监或更高级别的产品管理岗位发展，负责更大范围的搜索与推荐产品线
• 也可转向AI产品专家方向，深耕LLM在垂直场景的应用，成为行业KOL
• 积累东南亚市场经验后，可拓展至Grab其他业务线或区域互联网公司的高管职位
• 负责格步食品业务搜索与推荐的端到端产品路线图，包括外卖和堂食场景，提升用户发现体验和转化率
• 主导AI个性化演进，利用大语言模型（LLM）构建下一代搜索和推荐能力，与ML工程师和数据科学家紧密协作
• 作为北京与新加坡技术中心的桥梁，协调跨区域团队，确保产品策略和执行的全球一致性
• 通过数据分析和严谨实验（A/B测试）优化排序、相关性和个性化算法，推动可衡量的业务成果
• 深厚的搜索/推荐系统产品经验，理解排序、检索、个性化算法原理
• 强大的量化分析能力，能设计实验、解读数据并做出高权重权衡
• AI工具熟练，日常使用LLM等工具加速分析、原型和决策
• 优秀的跨文化沟通能力，能与北京和新加坡的工程师、科学家及业务方高效协作

申请策略

• 申请前研究Grab的搜索和个性化现状，思考可以改进的点，并在面试中展示你的洞察
• 准备一个你主导的搜索/推荐产品从0到1或重大改版的故事，强调技术、业务和团队协作
• 突出你在搜索、推荐或市场平台类产品的端到端管理经验，用具体数据（如转化率提升、GMV增长）量化成果
• 强调你在AI/ML产品方面的经验，特别是使用LLM或其他机器学习模型优化用户体验的案例
• 展示你领导跨区域团队、协调多地资源的能力，特别是在北京和海外团队协作的经历
• 列出你熟悉的实验设计、数据分析方法（如A/B测试、因果推断）及相关工具
• 深入学习LLM在搜索推荐中的应用，如RAG、语义搜索、个性化Prompt等
• 提升英语沟通能力，尤其是技术讨论和跨文化协作场景

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）用于描述项目案例，以数据和业务影响收尾
• 用“假设-实验-迭代”逻辑阐述决策过程，展示量化思维和实验设计能力
• 跨文化协作问题，强调主动沟通、设立清晰目标、尊重差异和建立信任
• 请分享一个你如何利用机器学习模型改进搜索相关性的案例，你如何衡量效果？
• 当你需要在多项高优先级需求中做取舍时，你的决策框架是什么？
• 你如何与ML工程师和数据科学家合作，确保算法改进能落地为可量化的业务指标？
• 请描述一个你主导的跨时区、跨文化团队协作项目，如何克服文化或沟通障碍？
• 假设Grab的搜索转化率低于竞品，你会如何系统性地分析原因并提出解决方案？