Lead Product Manager, Personalisation - eCommerce, Cross Sell

优缺点分析

角色解读

• 深耕个人化推荐领域，成为行业专家或AI产品总监
• 横向拓展至Grab其他业务线（如金融、出行），积累超级App产品经验
• 未来可晋升为产品负责人或总监，带团队管理更大范围的产品
• 领导电商和交叉销售场景的个人化体验路线图，提升用户发现和转化
• 与ML工程和数据科学合作，迭代推荐算法和模型，推动业务指标
• 作为北京和新加坡团队的桥梁，协调跨国产品战略执行
• 年以上推荐或搜索系统产品管理经验，能设计复杂实验和数据分析
• 熟悉LLM等AI工具，能在产品中应用并理解其局限
• 跨文化沟通能力，能用英语与东南亚团队高效协作

申请策略

• 面试前熟悉Grab的业务生态（电商、金融、出行），思考个人化如何串联
• 准备一个完整的个人化产品案例，从问题定义到实验上线再到效果评估
• 突出搜索/推荐系统相关的具体成果，如提升转化率、改善相关性指标
• 展示实验设计案例（A/B测试、因果推断）和数据驱动决策能力
• 强调跨国协作经验，尤其是与不同时区团队成功交付项目的经历
• 了解LLM在推荐系统中的应用（如生成式推荐、语义搜索）
• 复习推荐系统基础知识：召回、排序、多目标优化、冷启动等

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
• 优先展示量化思维：明确目标指标、设计实验、分析结果、迭代优化
• 跨团队协作时强调沟通策略和利益对齐
• 如何设计一个推荐系统的实验，评估对用户活跃度和GMV的影响？
• 描述一次你利用LLM或AI技术改善产品体验的例子，结果如何？
• 如何处理个人化与探索（exploration vs exploitation）的平衡？
• 当你和新加坡团队意见不一致时，如何推动共识？
• 如果用户点击率提升但订单转化率下降，你会怎么分析？