阿里产品经理暑期实习

滴滴vs美图 offer选择麻烦大佬们帮们看看26届实习offer，想去丰富一段实习。纠结点是：滴滴是大厂但进去之后方向未知，美图的方向是ai产品，方向更好实习薪资：都差不多

作为一名大数据工程专业的研究生，收到华为的实习面试邀请后，我既兴奋又有点紧张。华为在大数据、云计算和AI方面的项目一直颇具规模，我在实验室也经常用到华为云的分布式存储和计算工具，所以这次机会对我来说既是挑战，也是检验自己能力的时刻。面试当天是线上视频面试，HR提前一天发来了会议链接，还贴心地提醒我准备好稳定的网络和耳麦。面试开始，首先是自我介绍环节，我简单交代了自己的学业背景、参与过的项目，以及在实验室做的两个与数据仓库建设相关的课题。技术面提问部分面试官是一位资深的大数据架构师，第一句就直奔主题：“你在项目中具体承担了哪些角色？有没有数据模型设计的经验？”我提到了在校期间参与的一个基于Kimball维度建模的销售分析系统项目，并详细描述了如何在需求分析阶段识别业务过程和度量，以及如何根据不同的数据主题域设计星型模型与雪花模型。我还补充说明了在ETL流程中，如何处理缓慢变化维（SCD），尤其是Type 2类型的实现方法，包括在Hive中通过分区与有效期字段来管理历史数据。他听完后很感兴趣，追问：“如果我们有一个订单事实表，需要支持多维度分析，比如时间、客户、产品，但不同维度的数据规模和更新频率差异很大，你会怎样设计？”我答道：时间维度：预先生成完整的日期维并缓存在DW中，保持稳定不变；客户维度：考虑缓慢变化维，保证历史分析的准确性；产品维度：用码表+关联，保持高查询性能。并说明了在分布式环境（如Spark SQL）下，为避免join带来的性能瓶颈，可以使用广播join或分桶策略。场景题与解决思路接下来，他给了一个具体问题：“如果每天有上亿条设备日志进入系统，需要在分钟级完成故障模式检测，你会怎样设计架构？”我回答：数据采集：采用Flume/Kafka作为实时数据入口，将日志按主题与分区进行路由；实时计算：使用Flink进行流处理，通过窗口函数实现分钟级聚合；特征提取与模式匹配：在流计算过程中调用预先训练好的模型（可能是基于TensorFlow或PyTorch），完成在线推理；数据落地与分析：实时结果入ClickHouse或HBase，历史数据入Hive供离线分析；监控与告警：接入Prometheus+Grafana实现实时监控，并结合规则引擎触发告警。面试官点头认可，但提醒我在实际生产中需要考虑容错和数据延迟问题，比如Kafka的副本机制、Flink的checkpoint与状态恢复等。综合能力考察除了技术问题，他还考察了我的沟通能力与学习能力。他问：“如果你负责的某个数据模块上线后用户反馈查询慢，你会怎样定位问题？”我回答说会先定位问题范围：是前端展示慢还是后端查询慢；如果是后端，先看sql执行计划，分析是否由于join、group by等操作导致大量shuffle；再检查数据倾斜情况，必要时用加盐、按范围拆分等方式优化；同时关注底层存储的索引与分桶方式。思维延展与职业规划最后，他关心我的职业规划。我表示自己未来希望在数据架构与数据治理方向深耕，不仅掌握数据采集、处理、存储的全链路技术，还能从业务视角建立完善的维度模型和指标体系，提高企业数据资产价值。这与华为在智慧城市、通信网络、云平台等领域的需求非常契合。面试在轻松的氛围中结束，面试官说技术能力还不错，但建议我在模型设计中更多考虑跨域数据整合的复杂性，以及如何在超大规模数据环境下保持模型的易维护性。HR最后告知后续会有二面，可能会有更深层的系统设计题与现场编码题。面试感受与经验总结这次一面让我体会到几个关键点：准备要针对岗位需求 —— 华为的大数据实习不只是写代码，还要理解业务流、模型设计、性能优化，尤其是Kimball建模在企业级场景的落地方式。案例要具体 —— 面试时举的例子最好能体现规模、挑战与解决方案，比如数据量级、延迟要求、架构选型等细节。思维要全面 —— 技术方案不仅要能跑通，还要考虑高可用、可扩展性、运维成本等。表达要清晰 —— 把复杂的设计讲清楚，有时候比技术本身更重要。总之，这次面试虽然是虚拟的情景，但过程很真实，如果你未来准备大数据方向的华为面试，可以借鉴这种“技术细节+业务场景+性能优化”的答题方式，即使遇到陌生问题也能从架构思路入手，让面试官看到你的系统性思考能力

1️⃣ 请先做个简单的自我介绍？2️⃣ 能否谈下你应聘这个岗位的优势？3️⃣ 你的职业规划是什么？4️⃣ 谈谈你对小红书产品的理解，以及它在市场上的定位？5️⃣ 在产品设计或改进方面，你有没有独到的见解或建议？6️⃣ 描述一次你在团队项目中扮演的角色，并解释你如何贡献团队成功？7️⃣ 面对产品开发中的挑战，你通常如何找到解决方案？8️⃣ 有没有遇到过意见不合时的情况？你是如何处理的？9️⃣ 针对小红书的用户增长，你有哪些策略或想法？🔟 如何评估一个产品功能的成功与否？1️⃣1️⃣ 请举例说明你如何收集和分析用户反馈来改进产品？1️⃣2️⃣ 谈谈你认为一个好的产品经理应具备哪些素质或技能？1️⃣3️⃣ 描述一次你如何处理紧急情况下的产品问题？1️⃣4️⃣ 你如何看待数据在产品决策中的作用？1️⃣5️⃣ 有无相关行业经验？如有，请分享一次你认为成功的案例。1️⃣6️⃣ 如何确保你的产品能够满足目标用户的需求？1️⃣7️⃣ 描述一次你如何与设计师、工程师等团队成员合作完成项目？1️⃣8️⃣ 在资源有限的情况下，你会如何优先处理产品需求？1️⃣9️⃣ 谈谈你对当前社交媒体趋势的看法及其对小红书的影响？2️⃣0️⃣ 如何理解用户体验(UX)在产品设计中的重要性？2️⃣1️⃣ 请分享一次你如何通过市场调研来指导产品开发的经历？2️⃣2️⃣ 面对失败的产品尝试，你通常是如何反思和总结的？2️⃣3️⃣ 描述一下你对于敏捷开发流程的理解。

1.问题:请做一下自我介绍，重点谈谈你与大模型产品经理实习生岗位相关的经历和能力。2.问题:你对大模型(尤其是多模态大模型)的理解是什么?结合小米的业务场景，你认为大模型可以应用在哪些具体场景?3.问题:职位要求负责制定多模态大模型训练集的采集、标注策略和实施，你会如何设计一个数据采集和标注的策略?4.问题:职位要求汇总大模型信息周报，你会如何收集行业信息?信息周报中会包含哪些关键内容?5.问题:在大模型产品落地的过程中，需要与算法、工程、业务等多个部门协作。如果你在推动一个跨部门项目时，遇到部门间目标不一致的情况，你会如何处理?6.问题:假设你要为小米设计一款基于多模态大模型的智能助手产品，你会如何定义产品需求和功能?7.问题:你为什么对大模型产品经理这个岗位感兴趣?对AI和互联网产品有哪些具体的热情或愿景?8.问题:假设小米计划推出一款基于多模态大模型的智能家居控制中心，但预算有限，团队资源紧张。你作为产品经理实习生，会如何制定产品开发和落地的计划?9.问题:作为产品经理，你如何与算法团队沟通需求?如果算法团队提出技术限制，你会如何应对?10.问题:如果让你为小米的大模型产品提出一个创新功能或应用场景，你会提出什么?为什么?