平台及用户产品事业部-AI数据产品专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 可向AI产品总监或数据战略负责人方向发展，成为连接业务、技术与数据的核心枢纽人才，在AIGC落地应用中积累深厚壁垒
• 作为AI数据产品经理，你需要定义AI购物助手所需的数据资产标准，包括商品知识、用户画像和RAG知识库
• 你需要协调算法团队，确保训练数据的质量、准确性和时效性，直接驱动模型效果的提升
• 必须精通SQL和Python进行数据探索与处理
• 深入理解大模型训练数据构造、RAG架构原理及用户长期记忆建模
• 具备极强的电商业务敏感度，能将复杂的业务场景转化为数据需求

申请策略

• 准备具体的案例说明如何平衡数据价值与隐私合规
• 展示对电商场景下用户意图理解的深度思考
• 强调在复杂项目中解决数据脏乱差问题的实战经验
• 突出主导过的数据产品从0到1建设案例，特别是涉及大模型训练数据、RAG知识库或用户画像优化的具体成果
• 量化数据规模、质量提升指标及对模型效果的贡献
• 强化对LLM训练流程（Pre-training/Finetuning）及RAG技术细节的理解
• 补充数据隐私合规（如GDPR/个人信息保护法）相关知识
• 提升Python在大规模非结构化数据处理中的应用能力

面试指南

• 采用STAR法则：情境（Context）- 任务（Task）- 行动（Action）- 结果（Result）
• 重点阐述在数据建设中遇到的具体挑战（如数据噪声、标注一致性），你采取的技术手段（如自动化清洗规则、人工校验机制）以及最终带来的业务指标提升（如点击率、转化率、模型准确率）
• 请分享一个你主导的大模型数据建设案例，你是如何定义数据标准和评估质量的？
• 在RAG场景中，如何解决知识检索的准确性与时效性问题？
• 面对海量非结构化数据，你如何利用Python/SQL进行高效清洗与特征提取？
• 如何设计用户长期记忆体系，以平衡个性化推荐与隐私保护？
• 深入研究阿里最新AI产品动态及大模型在电商领域的应用案例
• 复习RAG、Embedding、向量数据库等技术原理