网易裁员

一、基础认知题（必问）1. 你理解的AI产品经理和普通产品经理有什么区别？2. 大模型、NLP、CV、AIGC、RAG、Agent 分别是什么？用一句话讲清楚。3. 现在主流大模型有哪些？各自特点是什么？4. AI产品的核心难点是什么？（效果不稳定、不可解释、数据依赖、成本高）5. 你做过的AI产品，解决了什么业务问题？二、技术理解题（不用写代码，但要懂逻辑）1. 什么是Prompt工程？好的Prompt具备哪些要素？2. 什么是RAG？为什么要用RAG，解决什么问题？3. 什么是Agent智能体？工作流程是什么？4. 大模型幻觉是什么？怎么降低幻觉？5. 模型微调（Fine-tune） 与提示词优化的区别与适用场景？6. 如何评估AI效果？指标：准确率、召回率、流畅度、相关性、人工满意度。三、产品设计题（高频实战）1. 给你一个场景（客服/写作/知识库/教育/办公），怎么设计AI产品？2. 如何设计AI对话产品的交互？（历史记忆、打断、澄清、重试、撤回）3. 如何做AI功能的需求优先级？4. 如果模型回答不稳定、很慢、很贵，你作为PM怎么优化？5. 设计一个AI知识库问答产品，画出核心流程。6. 用户说“AI不好用”，你怎么定位问题？四、项目与复盘题（必准备）1. 讲一个你最成功的AI相关项目，你做了什么，结果如何？2. 项目中最大的风险是什么？怎么解决的？3. 你和算法/研发怎么协作？需求怎么落地？4. 你如何衡量AI产品的价值？（效率、成本、收入、体验）5. 如果模型效果达不到预期，你会怎么办？五、业务与行业题1. 你觉得未来1–2年AI产品的机会在哪？2. To C 和 To B 的AI产品有什么区别？3. AI产品的商业模式有哪些？（API收费、订阅、私有化、按调用量）4. 数据安全、合规、隐私对你的产品有什么约束？5. 你最近在关注哪类AI产品？为什么？六、逻辑与压力题1. 你觉得AI产品经理最核心的三个能力是什么？2. 没有算法背景，怎么做AI产品？3. 研发说“实现不了”，你怎么推进？4. 你未来1–3年的职业规划？

一、基础认知题（每家开场必问）1. 你理解的AI运营是做什么的？和普通运营有什么区别？2. 你用过哪些大模型/AI工具？（ChatGPT、豆包、文心一言、Kimi、通义千问等）3. AI运营的核心目标是什么？（答：提升模型效果、降低幻觉、提升用户体验、提高使用率）4. 你为什么想做AI运营？二、Prompt 提示词工程（必考核心）1. 什么是好Prompt？2. 写Prompt的结构：角色+任务+要求+输出格式+示例3. 如何让AI不胡说、不乱编？4. 如何让输出更稳定、更专业？5. 怎么通过Prompt做内容质检、规则约束？三、大模型/AI基础题（必须懂）1. 什么是大模型LLM？2. 什么是RAG、知识库、向量库？（简单讲清楚）3. 什么是AI幻觉？怎么发现、怎么解决？4. 微调、SFT、DPO 简单理解是什么？5. 怎么判断一个AI回答好不好？四、模型运营/训练师必考题1. 模型运营日常工作：语料清洗→标注→评测→迭代→效果提升2. 评测维度：准确率、流畅度、合规性、有用性、相关性3. 标注数据怎么做才标准？4. bad case 怎么处理？5. 如何提升AI回答满意度？五、场景实操题（决定过不过）1. 用户说AI回答胡说八道，你怎么排查？2. 同样的问题，AI每次回答不一样，你怎么优化？3. 如何做一套AI问答质检标准？4. 业务说AI不好用，你怎么落地优化？5. 怎么用运营手段提高AI功能使用率？六、AIGC 内容/增长运营题1. 怎么用AI做内容批量生产？2. 如何保证AI生成内容不违规、不侵权？3. 做AI工具的增长：拉新→激活→留存→变现思路4. 如何做AI工具的用户教育？七、SQL/数据基础（很多公司会考）1. 会不会看数据：使用率、满意度、调用量、失败率2. DAU下降怎么分析？3. 简单SQL：增删改查、分组、筛选会不会？4. 如何用数据证明你做的运营有效果？八、软实力/行为面1. 你抗压吗？怎么处理重复枯燥的标注/评测？2. 遇到逻辑复杂的需求，你怎么拆解？3. 和产品、算法、开发怎么沟通？4. 你的职业规划是什么？（往AI产品/AI策略/大模型运营走）九、高分万能回答模板AI运营 = 懂业务 + 懂提示词 + 懂数据 + 会落地优化遇到不会的题：先讲理解→再说思路→讲你会怎么做→最后看数据结果

如题，主播实习＋正式差不多1年了，现在在小公司，打算今年跳。各位有没有25届跳槽的，分享下经验吧，现在天天vibecoing，什么也没学到，面试估计啥都不会了已经。。

（以上数据分析岗指的是偏技术测的数分，偏业务侧的数分面试的技术问题较为简单）1.sql题，基本的排序函数，日期函数，窗口函数如三种排序方法的区别；sql的执行顺序；数据倾斜的处理方法；查询最大登录天数的用户；宽表合并问题，三种合并函数去别2.八股，Hadoop组件的作用；ETL的流程；数据分层的作用，这里一般和实习业务结合起来考；数据校验工作；数据同步3.八股：数仓维度建模理论，数仓建模三范式，大数据中小文件的处理；如何提升SQL查询效率