推荐策略产品（J107182）

优缺点分析

角色解读

• 可向高级推荐策略专家、产品总监方向发展，深耕AI+内容推荐领域
• 也可横向拓展至更广泛的用户增长或商业化产品管理角色
• 负责百度Feed流（信息流）的推荐策略制定与优化，平衡用户体验与商业目标
• 通过数据分析定位问题，协同算法和工程团队落地策略方案
• 探索大模型在推荐场景的应用，挖掘新的增长点
• 扎实的互联网C端产品经验，特别是内容推荐领域
• 极强的数据敏感度和逻辑分析能力，能进行数据归因
• 熟悉AI技术及大模型应用场景，具备良好的跨团队协作沟通能力

申请策略

• 关注百度近期在AI领域的战略动向，准备关于‘大模型如何重塑推荐策略’的思考与见解，这在面试中会是重要的加分项
• 突出展示过往在推荐系统或内容产品上的具体项目成果，用数据量化提升效果（如CTR、留存率提升百分比）
• 强调与算法团队的协作经验及解决复杂问题的能力
• 深入学习大模型（LLM）在推荐系统中的最新应用案例（如RAG、Agent等）
• 强化SQL及数据分析工具的使用能力，提升独立进行数据归因的效率

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
• 重点突出数据驱动的决策过程、跨团队沟通的细节以及最终的业务价值
• 对于开放性问题，先阐述现状与挑战，再提出基于当前技术趋势的创新思路
• 请分享一个你主导的推荐策略优化案例，你是如何定义问题和评估效果的？
• 在大模型时代，你认为传统的推荐策略面临哪些挑战？有哪些新的机会？
• 当算法推荐的准确率与用户体验发生冲突时，你会如何权衡和处理？
• 如何通过数据手段发现Feed流中的潜在问题？请举例说明你的归因思路
• 复习推荐系统的基础原理（如召回、排序、重排策略）