eService On-Device Apps Business Operation

优缺点分析

角色解读

• 在联想内部，可向AI产品经理或高级运营经理发展，负责更大规模的AI服务产品线
• 积累AI+运营复合经验后，可转向互联网大厂的AI运营或策略运营岗位，薪资和职级有较大提升空间
• 未来也可向AI咨询或解决方案专家方向转型，为不同行业设计智能客服体系
• 主导联想Vantage设备的AI功能开发，设计基于Agentic AI的智能服务场景，例如自动故障诊断或个性化推荐
• 负责eService平台的日常运营，通过AI数据分析用户行为，制定提升流量、转化率和留存率的策略
• 跨团队协作推动AI项目落地，包括与产品、工程、客服团队沟通，确保AI解决方案与业务需求匹配
• 持续监控AI服务性能指标，定期输出分析报告并提出优化建议，保障客户满意度
• 扎实的AI技术基础，熟悉Agentic AI、机器学习模型的应用场景，能设计智能服务流程
• 丰富的eService运营经验，精通数据分析工具（如SQL、Python）和用户行为分析方法
• 优秀的跨团队协作与沟通能力，能驱动多方资源推进项目
• 极强的需求分析和方案设计能力，能将客户痛点转化为可落地的AI客服方案

申请策略

• 联想作为大厂，面试注重行为面试（STAR法则），准备2-3个完整的项目故事，清晰描述背景、行动和结果
• 关注联想在AI领域的战略布局（如与英伟达合作），面试中展现对公司业务方向的理解会有加分
• 突出AI项目落地经验，特别是Agentic AI、智能对话系统或推荐系统的实际案例，注明你的角色和量化成果（如转化率提升X%）
• 强调eService或客户服务运营经历，用数据展示你如何通过分析优化策略带来了流量或留存率的增长
• 展示跨团队协作的具体项目，说明你如何推动不同部门达成共识并实现目标
• 如有产品设计或需求分析经验，也需重点提及，体现你从用户需求到方案落地的能力
• 如果对Agentic AI不熟悉，建议快速学习相关框架（如LangChain、AutoGPT）并动手搭建一个简单智能体原型
• 加强数据分析技能，熟练掌握SQL和至少一种BI工具（如Tableau），并能用Python做用户行为分析

面试指南

• 对于项目经验类问题，使用STAR框架：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），重点突出你的贡献和量化成果
• 对于策略设计类问题，先拆解目标（如提升转化率），再假设数据维度，提出A/B测试计划，并考虑技术和业务可行性
• 对于协作类问题，强调沟通机制（如定期同步、利益对齐）和数据驱动决策，展示你如何推动共识
• 请分享一个你主导的AI项目从0到1的过程，你如何设计智能服务场景？
• 你如何通过数据分析发现eService中的问题并提出改进策略？请举例
• 当跨团队协作时，遇到资源冲突或意见不合，你如何处理？
• 假设我们需要在Vantage上新增一个AI客服功能，你会如何评估优先级并设计方案？
• 你如何看待Agentic AI与传统AI的区别？在客服场景中它有哪些优势？