Lead Product Manager, Personalisation - Mart, Cross-sell

优缺点分析

角色解读

• 可向高级产品总监或AI产品负责人方向发展，管理更大规模的产品线
• 也可深化推荐系统领域，成为个人化技术专家
• 在Grab内部有机会轮岗到其他业务线或区域，拓展视野
• 制定Mart和交叉销售的个人化产品路线图，驱动用户发现体验升级
• 与数据科学家和ML工程师合作，持续优化推荐算法和模型
• 作为北京和新加坡团队的桥梁，推动跨区域产品策略落地
• 精通产品管理方法论，有搜索/推荐系统经验
• 强大的数据分析和实验设计能力，能基于数据做决策
• 熟悉LLM等前沿AI技术及其在推荐中的应用
• 优秀的跨文化沟通和协作能力，能用英语作为工作语言

申请策略

• 在简历中详细说明你在个人化产品中的具体责任和成果，突出“端到端”和“高影响”
• 准备一个关于如何用LLM改进推荐系统的产品设计案例，展示创新思维
• 突出主导过的大型推荐或搜索系统产品案例，量化业务成果（如转化率提升）
• 强调数据驱动决策经验，包括A/B测试和实验设计
• 展示AI工具应用经历，如使用LLM优化产品功能
• 体现跨团队协作和全球化项目经验
• 深入学习LLM在推荐系统中的应用，如GPT-RAG等架构
• 提升对推荐算法（协同过滤、矩阵分解、深度学习排序）的理解

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，量化数据
• 从用户价值与商业价值双维度阐述权衡思路
• 展示结构化思考：问题分解、假设提出、实验验证、迭代优化
• 请描述一个你曾负责的个人化产品，你是如何定义成功指标并迭代的？
• 在推荐系统中，如何平衡用户相关性和商业目标（如交叉销售）？
• 你如何利用LLM来增强传统推荐系统的能力？请给出具体思路
• 如果你将领导一个跨区域团队（北京和新加坡），你会如何确保沟通和执行效率？
• 假设我们想要提升Mart的发现转化率，你会如何制定产品方案和实验计划？