1688-AI搜索推荐产品-杭州

优缺点分析

角色解读

• 可深耕搜索推荐领域，成长为电商AI产品领域的专家型产品负责人
• 可横向拓展，负责更广泛的平台型或行业型产品，或向管理岗位发展（如产品总监）
• 随着AI技术深化，有机会参与或主导平台级智能化转型项目，提升个人技术产品影响力
• 负责设计并推进1688平台的AI搜索、图搜、推荐系统等核心产品的规划与落地
• 深入挖掘小B买家（店主、团长等）在找货、选品过程中的痛点，将抽象需求转化为可执行的产品方案
• 与算法、工程团队深度协作，定义AI导购、平替推荐、选品助手等创新产品的技术需求与交互设计
• 建立数据监控与评估体系，通过A/B测试等手段持续优化产品转化效率与用户体验
• 具备深厚的搜索/推荐系统产品设计与落地经验，理解召回、排序、冷启动等核心逻辑
• 对大模型（LLM）、多模态检索（图像检索）、生成式AI在产品中的应用有实践认知
• 极强的用户洞察能力，能理解并拆解B端小商家的复杂采购决策流程
• 数据驱动思维，能独立设计实验、分析数据并推动产品迭代
• 具备出色的跨团队（算法、工程、设计）沟通与协作能力

申请策略

• 深入了解1688的业务模式（特别是“找厂货”场景）和当前的产品形态，面试中能体现你对业务的思考
• 准备一个关于如何通过数据实验驱动产品优化，或如何通过产品设计解决用户核心痛点的详细案例
• 思考并准备表达你对“AI技术在B端电商中如何创造更大价值”的见解
• 重点突出在搜索、推荐系统或电商产品中的具体项目经验，尤其是涉及算法协作、数据驱动迭代的案例
• 详细描述对“小B买家”或类似用户群体的理解，以及如何基于洞察设计产品解决方案的经验
• 清晰阐述在产品设计中如何应用或考虑了多模态、大模型等AI技术，展示技术敏感度
• 强调跨团队协作（尤其是与算法/工程团队）推动复杂项目落地的成功经历
• 深入研究搜推系统（召回、排序、重排）的产品逻辑，以及主流AI（如LLM、多模态模型）在搜索推荐场景的应用案例

面试指南

• 对于案例类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的决策逻辑、数据驱动的过程以及最终量化的成果
• 对于用户洞察和业务理解类问题，结合具体场景（如找爆款、找平替），描述用户行为路径，并分析背后的真实需求和痛点
• 对于技术应用类问题，先阐述理解的技术原理（如LLM在对话、内容生成上的能力），再结合具体业务场景（如AI导购对话、商品标题优化）提出可行的产品方案
• 对于协作沟通类问题，强调共同目标、用数据说话、保持专业尊重和灵活性的解决思路
• 请介绍一个你主导的搜索/推荐产品从0到1或优化迭代的完整案例，你在其中扮演什么角色？
• 如何理解小B买家的采购与选品决策路径？可以举例说明一个典型的用户场景和痛点吗？
• 你认为在1688的场景下，生成式AI（大模型）可以应用在哪些环节来优化搜索推荐体验？
• 请描述一次你与算法或工程团队产生意见分歧的经历，你是如何沟通并最终达成一致的？