Lead Product Manager, Food - Search and Personalization

优缺点分析

角色解读

• 在搜索推荐领域持续深耕，成为AI个性化方向的专家，未来可晋升为产品总监或首席产品经理
• 通过主导跨区域项目，积累国际视野和领导力，向更高级别的管理岗位发展
• 可横向拓展至其他业务线（如出行、金融）的产品岗位，或转向AI产品方向的创新角色
• 负责外卖搜索与推荐产品的全生命周期管理，从需求分析、路线图规划到功能上线和效果评估
• 与机器学习工程师和数据科学家合作，设计实验、优化排序算法和个性化模型，提升用户转化率
• 推动LLM等新技术在搜索场景的应用，如LLM辅助搜索和个性化推荐
• 作为北京和新加坡团队的沟通桥梁，协调跨时区、跨文化的产品开发
• 深厚的产品管理经验，至少7年以上，主导过搜索或推荐类大规模系统
• 强大的数据驱动能力，擅长设计A/B测试，能够基于数据做出高价值权衡
• 对AI和LLM技术有深入理解，能判断其在搜索推荐中的适用场景和局限
• 优秀的跨团队沟通能力，能够将复杂技术概念清晰传达给非技术人员

申请策略

• 深入了解格步的业务和东南亚市场特点，在面试中展现对当地用户需求和场景的洞见
• 准备一个关于如何将LLM融入现有搜索推荐系统的具体构想或案例研究
• 突出主导过的搜索或推荐系统项目，特别是涉及算法优化、A/B测试和业务指标提升的案例
• 强调数据驱动决策的具体成果，如转化率提升、用户留存改善等量化数据
• 展示自己对AI/LLM的理解，例如在项目中如何应用过AI技术，或相关学习与实践经历
• 体现跨团队协作经验，尤其是与跨国团队合作的例子
• 学习LLM在搜索推荐中的典型应用（如语义搜索、个性化摘要），可以参加相关课程或阅读论文
• 熟悉推荐系统的常用评估指标和实验设计方法，强化数据分析技能（如Python、SQL）

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答行为类问题，确保量化成果
• 对于技术趋势问题，展示辩证思维：先说优势和应用，再谈局限和风险，最后给出个人见解
• 对于实验设计问题，从明确假设、选择指标、控制变量、样本量计算到结果解读逐步阐述
• 请描述你在上一个工作中如何通过优化搜索推荐系统提升关键业务指标？
• 你对LLM在搜索推荐中的应用前景和局限性有什么看法？
• 如何设计一个实验来验证新的个性化算法对用户转化率的影响？
• 请举例说明你如何与工程师和数据科学家协作推动一个复杂的产品功能落地
• 在跨区域团队中，你如何处理意见分歧或优先级冲突？