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，成为评测体系专家，主导评测方法论和工具建设
• 向AI产品管理方向发展，负责更广泛的AI产品线，如搜索、推荐、多模态应用
• 有机会转向模型算法团队，利用评测经验推动模型优化，成为AI技术产品复合型人才
• 设计并运营AI搜索的评测产品体系，包括大盘评估、策略迭代评估和RL训练数据支持，建设自动化评估能力
• 与模型和算法团队紧密合作，将模糊的搜索质量问题转化为可量化的指标体系和标注方案
• 探索多模态场景下的评测方法，设计差异化的评估框架
• 推动评测结论落地，影响策略方向、产品决策和模型迭代
• 具备搜索或推荐产品经验，理解搜索产品的核心逻辑和北极星指标
• 深入理解LLM的能力边界与失败模式，熟悉AI评测的关键命题，如标注质量保障、LLM-as-a-Judge、人机协同流程
• 结构化思维强，能将模糊的质量诉求拆解为可执行的指标树
• 具备跨团队协作推动力，能协调算法、标注、产品三方对齐

申请策略

• 关注阿里巴巴和天猫的AI战略，了解其在搜索领域的布局
• 准备一个评测体系设计的案例，展示你的思考过程和落地能力
• 突出评测体系设计或搜索/推荐产品经验，用具体案例说明如何将质量问题量化
• 强调对LLM的理解，包括能力边界、失败模式，以及LLM-as-a-Judge等评测方法
• 展示结构化思维和跨团队协作成果，如主导过指标树拆解或推动多方对齐
• 如有RLHF/RLAIF或标注经验，务必重点提及
• 深入学习LLM评测方法论，如LLM-as-a-Judge、评估数据集设计、统计显著性检验
• 了解多模态模型评估的挑战和最新实践

面试指南

• 回答时采用STAR法则，结合具体项目经验，突出结构化思维和量化结果
• 对于评测设计问题，可从目标拆解、指标选择、数据收集、结果分析等步骤展开
• 如何设计一个AI搜索的评测指标体系？请举例说明
• 你如何理解LLM-as-a-Judge？在什么场景下适用，有什么局限性？
• 如何确保标注数据的质量？请描述你的质量控制流程
• 当评测结果与算法团队预期不符时，你会如何处理？
• 请分享一个你推动跨团队协作解决复杂问题的案例
• 复习搜索产品的基础知识，如北极星指标、搜索质量评估维度