闲鱼-搜索产品（AI智搜&图搜方向）-杭州

优缺点分析

角色解读

• 垂直领域专家：成为AI搜索、多模态理解领域的资深产品专家
• 业务负责人：向搜索业务线负责人或更大规模C端产品总监方向发展
• 技术型产品 leader：深化对大模型技术的理解，转型为懂技术的复合型产品管理者
• 设计AI搜索策略：负责闲鱼AI搜索（包括文本和图像搜索）的意图理解、商品匹配及生成式导购策略设计
• 大模型落地优化：将多模态大模型能力应用于搜索场景，持续调优以提升用户体验和转化率
• 数据验证与迭代：搭建AB实验机制和效果评测体系，通过数据驱动产品迭代和方法论沉淀
• 跨团队协作：协同算法、工程和运营团队，推动技术方案落地，确保端到端体验稳定
• 搜索产品全链路知识：深入理解Query理解、召回、排序及导购展现逻辑
• AI与大模型应用能力：熟悉大模型能力边界、评测方法及多模态搜索/AI Agent产品经验
• 数据分析与实验能力：熟练掌握AB实验设计、指标体系搭建及数据归因分析
• 跨部门推动力：具备极强的沟通协调能力和结果导向思维，能适应高频迭代节奏

申请策略

• 准备作品集：如有可能，整理过往AI搜索或推荐系统的产品设计文档或案例
• 关注闲鱼特色：了解闲鱼社区文化和二手交易特殊性，思考AI如何适配非标品搜索
• 突出AI/大模型相关项目经验：详细描述如何利用LLM解决具体业务问题（如意图识别准确率提升）
• 量化成果：用数据证明你的策略对GMV、转化率、点击率等核心指标的提升效果
• 展示全链路思维：体现从Query理解到最终转化的整体把控能力，而非单一模块经验
• 强调数据能力：列举你搭建过的指标体系或主导的重大AB实验案例
• 补充大模型基础知识：了解主流LLM架构、Prompt Engineering及RAG技术原理
• 深化搜索算法理解：复习向量检索、Embedding技术等底层逻辑，以便更好地与算法团队沟通

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰阐述项目背景和你的具体贡献
• 数据支撑：所有观点尽量用数据佐证，体现理性决策能力
• 结构化思维：分析问题时分层次（用户、技术、商业），提出解决方案时考虑可行性与影响面
• 反思与迭代：不仅讲成功，也要讲遇到的困难、失败教训及后续改进措施
• 请分享一个你主导的AI搜索或推荐系统优化案例，你是如何定义问题和评估效果的？
• 在大模型时代，你认为传统搜索产品的核心壁垒是什么？AI带来了哪些新的机会和挑战？
• 如果让你设计一个基于多模态的二手商品搜索功能，你会考虑哪些关键要素？
• 当AB实验结果显示新功能提升了点击率但降低了转化率时，你会如何分析和决策？