AI产品经理（诊断任务）—【生活服务】

优缺点分析

角色解读

• 横向发展：从诊断任务产品向整个投放平台产品负责人发展，覆盖更多广告产品模块
• 纵向深化：成为广告策略与智能投放领域的专家，主导更复杂的大模型应用场景
• 管理路线：未来可带领产品团队，负责更大业务线的产品规划与执行
• 负责智能诊断与任务体系的产品设计，包括任务下发策略、激励金机制等，提升投手投放效率
• 结合大模型能力设计精准的任务触发规则和个性化诊断方案，优化投放策略
• 建立核心指标体系，主导AB实验和效果归因，通过数据驱动产品迭代
• 与算法、运营、开发等多团队协作，推动复杂策略产品落地
• 扎实的策略产品或推荐系统产品经验，理解广告投放链路
• AB实验设计与分析能力，能独立设计实验方案和评估指标
• 数据敏感度高，擅长用数据归因和解决复杂业务问题
• 大模型/Agent相关产品落地经验优先，熟悉主流广告平台（快手/字节/腾讯）

申请策略

• 准备一个你主导的策略产品案例，从问题定义、方案设计、实验验证到迭代优化的完整故事
• 关注快手生活服务业务的最新动态，面试中展现对业务的理解和思考
• 突出策略类/任务类产品的项目经验，尤其是与推荐系统或广告投放相关的成果
• 强调AB实验设计和数据分析能力，列出具体实验案例和业务效果提升数据
• 如有大模型或Agent产品落地经验，需详细描述应用场景和实现方式
• 展示对广告投放链路的理解，包括对快手、字节等平台的熟悉程度
• 补充学习广告投放相关知识（如RTB、OCPM、出价策略等），可在面试前阅读行业报告
• 了解大模型在推荐或诊断场景的应用案例，如LLM Agent、智能客服等

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出数据和分析过程
• 问题分析-假设-实验验证框架：先拆解问题，提出多个假设，设计实验验证，最后给出策略
• 跨团队协作框架：明确目标，对齐认知，建立数据共识，推动决策落地
• 请描述一个你主导的策略产品项目，你是如何定义指标、设计AB实验并推动迭代的？
• 如果投手的任务完成率低，你会如何分析原因并设计改进方案？
• 你如何理解广告投放中的出价策略？举一个你优化出价的例子
• 大模型在诊断任务中可能有哪些应用？请设计一个具体的场景
• 假设你与算法团队在实验效果上存在分歧，你会如何解决？