解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否具备“数据敏感”本能，能在业务受损前把异常信号翻译成风险等级；
2. 你是否熟悉国内AI产品常见的数据链路（埋点→上报→ODS→离线/实时数仓→看板），能快速定位“业务层、数据层、模型层”哪一环出错；
3. 你是否能用“产品经理语言”而非纯技术语言，协调算法、数据、运营、法务在黄金2小时内给出止损方案，并沉淀为后续监控策略。

一句话：考的是“异常响应 SOP + 跨部门推动力 + 数据-模型-业务闭环思维”。

知识点

1. 异常分级：P0（资损/合规）、P1（模型效果跌>5%）、P2（体验类指标跌<5%）。
2. 国内主流数据链路：客户端埋点（神策、GrowingIO）→Kafka→Flink/Spark→Hive→BI看板（火山引擎、阿里QuickBI、腾讯有数）。
3. AI产品特有节点：样本分布漂移、特征穿越、离线/实时特征不一致、模型热更新回滚、A/B桶流量灰度。
4. 合规红线：个人信息保护法第6条“最小必要”+第38条跨境传输，异常若涉及用户敏感字段（人脸、语音、位置）需1小时内通报法务。
5. 止损三板斧：回滚模型、降级规则兜底、关断实验桶。
6. 复盘模板：5W2H + 鱼骨图，48小时内输出“异常报告+监控补丁+Owner清单”。

答案

【黄金5分钟】

1. 确认现象：截图、录屏、拉群（数据+算法+运营+法务），@值班同学置顶消息。
2. 快速定级：
   – 若涉及收入、提现、人脸支付等，直接电话升级P0，同步总监与法务；
   – 仅模型指标跌但无资损，按P1处理。

【黄金30分钟】
3) 分层排查：
a) 业务层：是否运营活动、竞品突袭、热点事件导致用户结构突变？
b) 数据层：
– 先看“埋点断流”：对比客户端上报量与服务器接收量，国内常因版本灰度或厂商隐私策略导致埋点丢失；
– 再看“特征穿越”：检查离线特征表是否T-2写入T-0被误用；
– 核对“时间窗口”：国内双11、618大促常把“自然日”切成“大促日”，窗口错位直接拉低转化率。
c) 模型层：
– 拉离线评估报告，看AUC、F1、PSI是否>0.2；
– 检查热更新版本号，是否灰度桶与对照桶特征不一致；
– 若用阿里云PAI“一键发布”，确认模型Jar包MD5与Git记录是否一致。

4. 止损决策：
   – 模型效果跌>5%且定位为新特征越界，立即回滚上一版本，同步关闭灰度桶；
   – 数据缺失导致，用规则引擎兜底（如“昨日同时间段均值”填充），并弹窗提示用户“服务升级中”。

【黄金2小时】
5) 验证修复：
– 看板指标回归±2%以内，模型PSI<0.1，持续观察3个时间窗口（15min/1h/4h）。
6) 合规备案：
– 若涉及用户数据异常流出，按《个人信息保护影响评估办法》表4模板，2小时内向省级以上网信办邮件报备。

【48小时复盘】
7) 输出《异常复盘报告》：
– 标题：【P1】XX模型效果下跌复盘-20250625
– 核心：直接原因、根本原因、影响面、资损金额、修复时长
– 后续：新增监控“特征PSI>0.1自动电话告警”，Owner到具体算法同学，下次演练时间。

用一句话总结给面试官：
“我的第一反应是‘先止血再验血’，用分层排查法在30分钟内定位业务-数据-模型哪层出血，2小时内完成回滚或兜底，48小时内把异常沉淀为监控资产，确保同一伤口不流第二滴血。”

拓展思考

1. 如何把“异常复盘”反向做成产品功能？
   可在AI控制台上新增“一键回溯”按钮，自动拉取异常时间段的样本分布、特征PSI、模型版本Diff，生成可视化报告，减少人工SQL拼接时间80%。

2. 大模型时代的新异常：
   提示词注入导致输出PII（手机号、地址），看板里“敏感词命中率”突增。此时除了回滚模型，还需启动内容安全审核“二次校验”队列，并记录用户输入用于后续对抗训练，但需脱敏且经过个人信息保护影响评估。

3. 组织机制：
   建议每季度做一次“数据异常消防演练”，用Chaos Monkey方式向Kafka灌入异常埋点，检验值班同学是否能在SLA（15分钟响应、1小时定位、2小时修复）内完成闭环，演练结果纳入OKR。