推荐策略产品

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为推荐策略产品专家或产品总监，深耕AI与推荐算法在本地生活出海场景的应用
• 横向可拓展至海外业务整体商业化、用户增长或供应链策略方向，成为具备全球化视野的业务操盘手
• 负责Keeta海外外卖业务的推荐策略产品规划，进行目标拆解与策略分析，持续优化推荐体验与效率
• 深入挖掘海外多国消费者差异化需求，从供需匹配视角进行业务诊断，将需求转化为产品策略
• 探索AI技术在导购场景的落地，如个性化展示、智能搜推融合等，协同算法与运营团队推动方案实现
• 具备扎实的策略产品方法论，精通数据分析与用户调研，能从数据中敏锐发现问题并转化为策略
• 了解算法和机器学习模型原理，能与算法团队顺畅沟通，推动AI能力在产品侧的落地
• 优秀的跨团队协同与推动能力，能够适应国际化工作环境，英语可作为工作语言

申请策略

• 提前体验Keeta在海外（如香港、沙特等）的App产品，分析其推荐策略的优缺点，准备针对性的优化建议
• 重点突出过往在推荐策略、搜推融合或AI产品化落地方面的成功案例，量化业务指标的提升结果
• 展现对海外用户或本地生活业务的理解，强调通过数据分析和用户调研解决复杂供需匹配问题的经验
• 凸显跨团队协同能力，特别是与算法、数据团队的合作经历，以及英语工作能力
• 深入学习大模型及AI技术在推荐系统、意图理解中的最新应用，提升AI产品化设计的思维
• 了解中东、巴西等目标出海市场的本地生活行业现状与消费者习惯，补充跨文化业务认知

面试指南

• STAR法则：针对项目经验问题，严格按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)展开，突出数据结果
• 结构化思维：针对业务诊断或策略制定问题，采用“用户侧-供给侧-平台侧”或“短期-中期-长期”的结构化框架进行拆解
• 请分享一个你主导的推荐策略优化项目，你是如何发现问题、制定策略并最终拿到结果的？
• 面对海外多国消费者差异化的需求偏好，你会如何从供需匹配视角进行业务诊断和策略制定？
• 在AI技术（如大模型）应用于导购场景方面，你认为有哪些落地方向？如何评估其ROI？
• 当算法团队的技术实现方案与产品侧的用户体验目标发生冲突时，你如何协调和推动？
• 深入体验Keeta产品，了解其核心业务逻辑和推荐链路，准备1-2个具体的策略优化Idea
• 复习机器学习与推荐算法的基础知识，确保能与算法面试官进行同频的技术探讨