智能算法产品事业部-AI 搜索评测 · 产品经理-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在AI搜索领域深耕，成为评测方向的专家，主导评测体系的演进
• 横向拓展至AI产品全链路，向AI产品专家或产品负责人方向发展
• 依托阿里平台，接触前沿技术，未来可转向模型策略、数据科学等更深入的技术方向
• 设计并搭建AI搜索的评测产品体系，将模糊的搜索质量转化为可量化、可追踪的指标体系
• 与算法、模型团队深度协作，将评测结果转化为可执行的标注方案和策略迭代建议
• 探索多模态场景下的评测方法，推动评测结论落地，影响产品决策和模型迭代方向
• 具备搜索或推荐产品的完整评测体系设计经验，理解搜索产品的核心逻辑
• 深入理解LLM的能力边界与失败模式，对LLM-as-a-Judge、人机协同等AI评测方法有实践经验
• 具备强大的结构化思维和跨团队协作能力，能推动算法、标注、产品三方对齐

申请策略

• 在面试中展现你对AI搜索评测的独特见解，可以准备一个评测体系的设计方案
• 了解阿里巴巴淘天集团在AI搜索方面的业务布局，思考评测如何赋能业务增长
• 重点突出你设计评测体系或搜索/推荐产品的完整项目经验，用数据量化成果
• 强调你对LLM评测方法的理解，如LLM-as-a-Judge、RLHF数据流程等，并附上具体实践案例
• 展示你的结构化思维和跨团队协作能力，例如如何将模糊需求拆解为可执行指标树
• 系统学习LLM、多模态模型的基础知识，了解其能力边界和评测方法
• 补充数据分析技能，如Python、SQL，能独立完成评估结果的统计显著性判断

面试指南

• 回答评测体系设计问题时，可采用"目标-指标-方法-落地"框架，先明确北极星指标，再拆解指标树，选择评测方法，最后说明如何推动落地
• 回答协作类问题时，强调"统一语言"和"闭环机制"，突出你如何建立共识、明确责任、推动执行
• 请设计一个AI搜索的评测体系，你会如何拆解搜索质量？
• 如何保证标注质量？你如何设计人机协同的评测流程？
• 如何评估一个LLM-as-a-Judge的评测方案的有效性？
• 如果评测结果显示策略A优于策略B，但用户反馈相反，你会如何分析？
• 请分享一个你通过数据驱动产品决策的案例
• 准备一个你主导的评测体系或搜索产品项目案例，用STAR法则清晰阐述