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最近闲下来了,整理下面经给大家参考1)京东外卖入口在京东App"秒送"频道。请你以"上线后90天"为周期,设计一个AIl能力(推荐/搜索/对话导购/个性化等均可)从0到1落地方案:目标、关键路径、里程碑、上线标准、以及你会如何和业务指标绑定。2)京东外卖对商家有"品质堂食餐厅"等准入与审核要求。假设你要做一套"商家入驻/验真/持续巡检"的AI产品能力(含CV/风控/自动化审核均可),请给出端到端方案与灰度策略。3)假设你要设计一个能显著提升"购买券到店核销"链路的AI产品(可以是AIGC内容、导购Agent、核销提醒、门店推荐等),请说明你如何把它接入现有链路,并定义清晰的线上验证方法与成功标准。4)假设你要在外卖售后场景(催单、缺漏错、退款、改地址、骑手沟通)落地LLM客服/虚拟人,请给出系统设计与治理方案,说明如何兼顾体验、成本与风险可控。5)在外卖/到店场景,用户常见诉求不是"问答",而是"帮我解决"。请你设计一个可落地的"售后Agent"(可调用订单、配送、商家、退款等工具),说明任务分解、状态机/编排、失败回滚与审计机制。6)在增长中会涉及门槛/补贴等策略调整。请你设计一套实验框架,证明"AI能力"在拉新转化、留存复购、客单/毛利上的真实增量,并说明如何规避实验污染与外部波动干扰。7)围绕即时配送体验,请你选择一个履约体验问题(ETA更准、超时预警、可送范围动态化、备餐协同等),设计AI产品化方案,并说明如何线上验证其对核心指标的提升。8)假设某城市外卖业务转化率在24小时内暴跌20%。请你给出从告警定位止血复盘的完整路径(包含你会看的关键指标、分群维度、以及如何形成可执行的改进闭环)。9)结合本地生活(外卖/到店)场景,请你输出一份"6个月AI产品路线图":至少包含3个项目、每个项目的价值假设、依赖资源、关键风险与验收标准。10)岗位需要对接内部技术中台能力。请你用一个具体场景说明:你会如何评估"直接用中台能力vs自研/外采",并设计一套可持续迭代的协作机制来避免二次造轮子。11)开放生态中可能出现接口规则变更、类目校验升级、合作方清退等平台治理动作。请你设计一套"变更治理+迁移策略",确保业务连续性与生态稳定。12)当对手在智能客服/多Agent上快速进展时,站在本地生活业务视角,你会如何做差异化:选一个细分场景,提出一个"能赢且能落地"的策略,并说明60天内如何验证。
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给我面没招了,感觉自己好菜、面试很难,还是要多多练习1.在京东以"京东零售/京东物流/新业务"等为主要分部的业务格局下,如果要做一套"集团级客服智能质检平台",你会如何拆分:统一能力、分业务差异化、以及多租户隔离与权限边界?请讲清楚你会怎么定义"平台化的最小公共集"。2.京东已有智能客服/人机交互相关产品与品牌资产(例如言犀作为服务数智化平台、沉淀了客服最佳实践的定位),如果你接手"质检/培训/对练"产品线,你会如何重新做产品架构与路线图:哪些能力放到"通用底座",哪些沉到"场景应用层",为什么?3.面对京东618/11.11这类峰值场景(咨询洪峰、规则频繁变化、风险事件更集中),你会如何设计质检与预警体系做到"峰值不崩、策略可快速灰度、风险可止损"?请给出你会采用的关键机制(如策略发布、容量评估、演练与回滚)。4.针对语音/文本多模态质检,你会如何端到端设计:数据采集ASR转写质检检测人工复核标签回流模型/规则迭代?请明确每一环节的**质量闸(Gate)**和你会盯的核心指标。5.复杂质检往往是"规则引擎+模型"混合:请你设计一个可运营、可审计、可回放的复杂规则引擎体系(冲突处理、优先级、版本管理、灰度、回溯、解释性),并说明你如何避免"规则爆炸"和"规则失控"。6.自动评分要落到管理动作里:你会如何做评分标定(人工质检一致性、不同业务线口径统一、置信度分层、分段抽检策略)?如何证明你的自动评分"可用"而不是"看起来很准"?7.质检中的"风险预警"通常包含合规、舆情、辱骂、欺诈诱导等:你会如何定义风险分级与处置闭环(触发派单升级复盘)?哪些风险需要实时、哪些可离线?如何设置阈值避免"报警疲劳"?8."根因分析"不是做报表:请你讲清楚如果业务问你"最近投诉上升到底因为什么",你会如何把对话质检结果与订单/物流/履约等业务数据关联,形成可执行的归因树(而不是罗列TopN问题)?
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