策略产品实习生（J81971）

优缺点分析

角色解读

• 实习积累推荐系统实战经验，可转向策略产品、数据产品或推荐算法工程师方向
• 在百度实习经历含金量高，有助于校招进入大厂产品岗或数据分析岗
• 未来可成长为独立负责推荐策略的资深产品经理，或向AI产品方向发展
• 通过SQL提取数据，分析推荐场景下的用户行为和策略效果，发现优化机会
• 设计并跟进ABtest实验，分析实验数据，输出策略迭代计划
• 撰写策略相关的需求文档，协同开发、算法团队推进项目落地
• 制定评估标准，对推荐策略进行效果评估，提出优化思路
• 核心技能：数据分析，需要熟练使用SQL进行数据提取和基础分析
• 了解ABtest原理，能够设计实验并解读结果
• 逻辑思维清晰，能通过数据洞察问题并制定优化方案
• 沟通协作能力强，能高效推动跨团队项目

申请策略

• 申请时附上数据分析作品集（如SQL代码片段、分析报告等），展现动手能力
• 关注百度APP推荐场景，面试时可以针对性地提出对推荐策略的理解和改进想法
• 突出数据分析项目经验，如课程作业或实习中使用SQL、Excel进行数据处理的案例
• 强调ABtest相关经历，如有过实验设计或结果分析经历一定要写
• 展示逻辑思维能力，如用STAR法则描述如何发现问题并推动解决
• 提前熟练SQL，重点掌握聚合、连接、子查询等常用操作
• 学习ABtest基本原理和常见实验设计方法，了解统计显著性概念

面试指南

• 数据题：先明确需要哪些字段和表，写清楚JOIN和WHERE条件，注意去重和聚合
• 策略题：明确场景和目标，从数据出发假设验证，分步骤拆解
• 项目题：使用STAR法则，重点突出你的角色、思路和量化结果
• 请用SQL写出查询某日点击率最高top10内容的数据语句
• 如何设计ABtest来验证新推荐算法是否有效？需要注意哪些指标？
• 如果发现用户点击率下降了，你会如何分析原因？
• 你之前做过最满意的产品优化项目是什么？可以详细讲讲过程吗？
• 推荐系统中，如何平衡用户点击量和停留时长？