千问事业部-用增中台产品专家-（千问/夸克）

优缺点分析

角色解读

• 在阿里体系内，可向用户增长产品专家/高级专家方向发展，负责更大规模的增长策略和业务目标
• 可横向拓展至更广泛的商业化或平台型产品领域，沉淀中台产品建设方法论
• 在AI与增长结合的前沿领域（如AIGC素材、智能投放）积累深厚经验，成为行业稀缺的复合型人才
• 负责用户增长中台的核心策略产品，主导全渠道归因策略的优化实验与落地，提升拉新效率和ROI
• 负责媒体投放实时质量识别与流量识别策略，主导全局最优回调策略的实验与落地，对投放规模、成本和最终质量目标负责
• 负责一个或多个增长中台系统的建设，例如信息流投放运营系统、AIGC批量化素材系统，提升投放的自动化和智能化水平
• 利用数据分析能力，从全链路视角发现和定位投放过程中的问题，并推动跨团队协作解决
• 深入理解互联网拉新、全渠道归因、投放回调等增长策略，有丰富的实战优化经验
• 具备增长中台系统（如自动投放系统、AIGC物料系统）从0到1或迭代建设的项目经验
• 较强的数据分析能力，熟练使用SQL，能够独立完成复杂的数据分析和实验评估
• 优秀的沟通协调和项目推动能力，能够协同算法、研发、投放等多方团队达成目标

申请策略

• 在面试中展现对用户增长全链路（拉新-承接-转化）的深刻理解和全局视角
• 准备1-2个最能体现你策略思考、数据驱动和项目推动力的完整项目案例，用STAR法则清晰讲述
• 重点突出主导或深度参与过的归因策略、投放回调策略优化项目，量化展示对规模、成本、质量指标的提升效果
• 详细描述在自动投放系统、AIGC物料系统等增长中台系统建设中的角色和贡献，体现系统架构和落地能力
• 强调数据分析能力，展示利用SQL进行复杂数据分析和驱动决策的具体案例
• 突出与算法、研发、投放等多团队协作推动项目落地的成功经验
• 系统梳理归因模型（如last click、multi-touch）、投放回调机制、媒体API等专业知识，形成体系化认知
• 了解最新的AIGC技术在广告素材生成、个性化投放中的应用案例和趋势

面试指南

• 回答项目经验类问题时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出你的思考过程、决策依据和量化结果
• 回答策略权衡类问题时，先明确核心目标，再分析不同策略的利弊，最后给出基于数据的决策逻辑
• 回答系统建设类问题时，从业务目标出发，阐述系统架构、核心模块、技术选型和落地路径
• 请详细讲一个你主导的归因策略优化项目，你是如何设计实验、评估效果并最终落地的？
• 在投放回调策略中，如何平衡规模、成本和质量这三个目标？请举例说明
• 你如何理解AIGC在用户增长和广告投放中的应用？如果让你建设一个AIGC素材系统，你会怎么规划？
• 在推进一个跨团队项目时，如果遇到算法团队和投放团队意见不一致，你会如何推动？
• 请分享一个你通过数据分析发现投放问题并推动解决的案例