京东AI产品-智能客服面经 有点难度
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)?
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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