中台策略产品经理(MJ037652)

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为资深数据产品专家或AI产品专家，主导更核心的数据基建项目
• 横向拓展：转向业务型产品经理，直接对GMV或用户增长负责
• 管理晋升：带领产品团队，负责更大范围的数据中台或业务线产品规划
• 规划并迭代POI（兴趣点）核心数据产品，为搜索、推荐等业务提供高质量数据支撑
• 设计数据生产链路策略，包括采集、抽取、校验等环节，确保数据准确性与时效性
• 引入AI大模型等技术手段，优化数据处理效率，解决传统规则策略的瓶颈
• 协调算法、研发、业务等多方资源，推动数据能力在业务场景中的实际落地
• 扎实的数据产品思维，能处理复杂数据结构并定义指标体系
• 熟悉AI技术应用，了解大模型在信息抽取、NLP等领域的落地场景
• 优秀的结构化思维能力，能将模糊的业务问题转化为清晰的产品方案
• 强大的跨团队协作能力，能有效推动多方资源共同达成目标

申请策略

• 面试前研究携程APP中POI数据的现状与痛点，提出初步改进思路
• 准备一个完整的‘数据产品从0到1’或‘重大优化’的项目案例，重点讲述策略设计逻辑
• 突出过往数据产品项目中，如何通过策略优化提升数据准确率或覆盖率的量化成果
• 展示对AI大模型技术的理解与应用案例，特别是NLP、信息抽取等相关经验
• 强调跨部门协作的成功案例，体现推动复杂项目落地的执行力
• 体现结构化思维，用清晰的逻辑框架描述解决复杂业务问题的过程
• 深入学习大模型原理及应用场景，特别是Prompt Engineering和RAG技术
• 强化数据建模能力，熟悉常见数据仓库架构和数据治理方法论

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出个人贡献与思考
• 数据驱动：用具体数据证明决策的有效性，如准确率提升百分比、效率提升倍数
• 技术前瞻：结合AI发展趋势，阐述对新技术应用的见解与落地路径
• 协作共赢：强调换位思考与利益平衡，展现成熟的职场沟通能力
• 请分享一个你负责过的最复杂的数据产品项目，你是如何定义数据和验证效果的？
• 在大模型时代，你认为传统规则策略与AI策略如何结合？请举例说明
• 当算法、研发和业务方对数据标准存在分歧时，你如何推动达成共识？
• 如何评估POI数据的质量？你会建立哪些核心指标？