【字节】商业产品经理暑期

现已意向书,也祝大家顺利~

————原文————
笔试做得很糟orz。结果过了16天才约了面试,还以为自己已经凉了。

03.28一面(两天后约二面)。
描述:一个看起来像群面但其实是单面的“集中面试”,类似于约一个时间段,然后像银行办业务那样好多个面试官负责一一面试。
时长:面了1个小时15分钟。
总体体验:对过往经历扒得非常非常细致,所有提问都是和做过的项目有关的,没有和性格有关的部分;大量的重点放在和数据和策略有关的提问上。

印象比较深的问题:
一、关于微博话题运营的
1. 运营策略
2. 具体操作
3. 对策略和操作的质疑
4. 数据复盘向
二、关于商业产品定价策略的
1. 商业产品定价逻辑
2. 调研时的策略
3. 对策略的质疑
4. 经济学知识点及其实践

总结:面试官人非常和善;但是问题很harsh,稍有纰漏就会被追着问,而且会问到很实在的东西...建议对自己没100%参与的东西一点儿也不要说;从面试官那里学到很多业务知识,建议及时表达、虚心接受。
希望帮到大家!也希望自己二面顺利。

————更新————
简单记录一下,03.31二面。
时长:和一面相比时间特别短,不知道是面得不好还是面试官太忙了...
记忆深刻的点:面试官是抖音端变现的PM,但是和我说暑期实习的业务线和部门并不是固定的,会选择性把候选人推到合适的位置(???)
问题:
问得问题一面里基本上都有了。
唯一不同的是我cue到了自己使用TikTok,于是被问了TikTok和抖音的差别:主要从社交、直播和广告的角度聊了一下。
反问聊了一下toB产品经理和toC产品经理的职业能力金字塔:得到的回答是目标差异、需求来源差异和关注的指标差异。

————更新————
04.08三面。
时长:30min。
总体:面试官是负责整个广告变现的PM,问的问题不多,中间由于网络问题有点卡顿,果断开了热点orz。
问题:
1. 挖了几段实习经历
2. 入职时间
3. 几个数学问题
4. 从多个角度考虑广告排序的机制
5. 对爱用产品的优劣势分析
6. 反问

————更新————
04.11收到通知,次日HR面。

#实习##面经#
全部评论
请问楼主一面之后多久通知的二面呀
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发布于 2021-04-19 10:51
同岗位且进度跟你差不多!楼主加油呀!
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发布于 2021-04-16 08:29
求更面试题目呀
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发布于 2021-04-15 10:25
我是4.1二面的 到今天还没三面也没通知HR  大概是凉了吧😓
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发布于 2021-04-11 21:12
不知道具体的方向应该如何准备啊 和楼主同样的岗位
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发布于 2021-04-10 20:52
应该是lz之前的实习就有涉及到商业产品或者广告相关的吧,这一面的问题也太专业了
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发布于 2021-04-08 19:38
请问楼主,商业产品定价的问题是因为楼主做过这方面的实习吗?还是说商品定价就是基础知识呢,纯小白提问,希望楼主不要介意😥
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发布于 2021-04-08 14:25
您好,请问通知你笔试的邮件类型,是写的是专业技能考试类或测评类,然后题型是主观题、客观题等吗?有主观题吗? 谢谢~😀
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发布于 2021-04-02 12:58
同岗位。。。看了后觉得我好菜,我都没项目。。。都没问这些
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发布于 2021-03-31 14:37
请问笔试是指行测吗 还是会考一些专业知识呀~
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发布于 2021-03-31 11:01

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04-27 15:11
已编辑
华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
嵌入式的小白:不错啊,淘天也是挺好的,恭喜
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