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

优缺点分析

角色解读

• 可以在广告技术领域纵深发展，成为广告平台或市场技术方向的高级专家或总监
• 横向拓展至Grab其他核心业务线的产品领导角色，如出行、外卖等产品线
• 在大型互联网公司（如Grab）积累国际化经验后，有机会晋升为产品副总裁（VP of Product）等高管职位
• 负责广告市场核心优化环节，包括ML竞价、排序、预算控制和投放策略，提升广告变现效率
• 与数据科学和ML工程团队合作，推动竞价算法和策略模型的迭代，并将模型改进转化为可衡量的业务成果
• 领导跨地域团队（北京和新加坡）的产品策略，协调多方资源，确保广告产品路线图的顺利实施
• 通过实验和数据分析，在高收入、效率和市场健康之间做出权衡决策，驱动增量营收
• 深厚的广告技术背景，深入理解拍卖机制、竞价/预算、投放排序等核心模块
• 强大的量化分析能力，擅长设计A/B实验并利用数据驱动产品决策
• 出色的跨团队沟通和领导力，能够协调分布式团队（北京和新加坡）高效协作
• 英语流利，能作为工作语言与技术、业务等多方沟通复杂概念

申请策略

• 深入了解Grab广告业务的最新动态（如推出了什么新产品、竞争格局），在面试中提出有深度的见解
• 准备好英文面试，突出你在国际化团队中的沟通和领导力案例
• 突出在广告或市场优化领域的成功案例，包括你主导的竞价、排序或预算控制项目的量化成果（如收入提升X%、效率改善Y%）
• 强调你的ML产品经验，如与数据科学团队合作迭代模型的经历，以及通过实验驱动决策的具体实例
• 展示跨团队、跨地域协作的实际经验，尤其是在跨国或分布式团队中推动产品落地的故事
• 在简历中列出你熟悉的广告技术术语（如RTB、pacing、auction mechanics等），体现专业深度
• 如果对广告算法细节不够熟悉，可以系统学习竞价策略、预算控制等核心概念，推荐阅读Google AdWords或Facebook Ads的技术白皮书
• 提升量化分析能力，掌握Python/R及A/B实验设计方法，可以完成Udacity的A/B测试课程

面试指南

• 对于量化问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的分析过程和业务影响，用具体数字说明
• 对于权衡类问题，展示系统思维：列出不同方案的优缺点，解释你的决策依据，并提及如何通过实验验证
• 对于跨团队协作问题，强调你的沟通策略、冲突解决方式和结果导向的协作文化
• 请描述一次你通过优化竞价策略或拍卖机制显著提升广告收入的经历，你是如何衡量成功的？
• 如何设计一个实验来评估新的竞价算法对广告收入和市场健康的影响？
• 在跨地域团队中，你如何确保产品愿景和执行力的一致性？请举例说明
• 广告系统中，如何平衡短期收入和长期市场生态健康？你做过哪些权衡决策？
• 解释一下你对pacing（预算控制）的理解，以及如何改善广告主的预算利用率