京东AI产品实习一面 好难

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享
1.作为京东的重度用户,你认为当前京东APP中,哪个关键环节的用户体验,最值得用AI进行优化?请具体描述痛点及你设想的AI解决方案

2.京东拥有庞大的商品库和用户标签体系。如果希望进一步提升首页推荐的点击率和GMV转化率,除了优化算法模型,从产品侧可以有哪些创新手段?

3.面对“用户活跃度高但购买转化率徘徊”的挑战,如何设计一个基于AI的、全链路的“潜客唤醒与转化”产品策略?请描述从识别、触达到转化的闭环设计

4.京东物流的核心优势在于供应链效率。请构思一个利用AI技术优化“仓储管理”或“末端配送”的具体方案,并重点分析其需要依赖哪些数据输入,以及最终如何衡量其产出

5.“智能补货”是经典课题。作为产品经理,在推动算法团队开发更精准的补货模型时,你需要从业务侧提供哪些关键输入,并如何设置合理的评估指标与迭代机制?

6.京东搜索的准确性直接影响成交。当用户搜索一个模糊query时,AI可以在理解用户意图、重排商品序列上做哪些事?请描述理想的产品体验

7.针对京东快车,如何利用AI帮助中小商家更简单、高效地进行广告投放,提升其ROI?请提出1-2个核心产品功能点

8.电商平台面临复杂的黑产攻击。请简述一个你了解的AI风控场景,并说明作为产品经理,你如何协同算法与业务,构建一个持续迭代的攻防体系
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继续来分享下最近的面经~1. 实习拷打2. 你做的RAG知识库,具体业务场景是什么?整体是怎么搭建起来的?3. 项目一开始存在大事务问题,这个问题具体怎么优化的?4. 这个知识库支持什么内容形态?只有图文吗?图片是怎么处理的?5. 知识库面向的业务是什么?图文混合内容是怎么存储和还原的?6. 知识库更新怎么做?怎么保证内容实时保鲜?7. 这个项目里你遇到过哪些挑战和技术卡点?8. 向量库选型时考虑过哪些方案?为什么最终选择Milvus?抛开公司基建,会从哪些维度选型?9. 简历里提到吞吐、检索性能有提升,提升具体来自哪里?你做了哪些优化动作?10. 当前链路访问量、文档量级、线上运行情况如何?灰度切量到什么程度了?11. 线上有没有完整监控?链路出问题如何及时发现告警?12. 灰度切流过程中实际暴露过哪些线上问题?怎么解决的?13. 你最近参与的个人用户向、AI Coding 相关产品,目前做到什么阶段?你负责哪部分?14. 在这些项目中,你个人最大的技术收获是什么?15. 你理解Milvus底层原理,这些原理在实际落地中怎么指导你的技术决策?16. ES深翻页问题有没有遇到过?背后原理和瓶颈怎么理解?17. 有没有做过高并发场景?大促、秒杀这类高并发场景一般怎么设计处理?18. 平时开发会用设计模式吗?在实际项目里是怎么落地使用的?
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