腾讯-产品运营实习面经

1、提问简历,针对一段微信公众号运营的经历,提问细节:关注哪些数据?怎么发现数据异常?你提到的优化成果,有分析过什么原因导致之前效果不好、什么原因促成优化成果?怎么知道优化方向是正确的?

2、用户反馈关注什么信息?什么是有价值的信息?为什么?

3、说一款你最熟悉的产品,你觉得好的和不好的地方是什么?你觉得有哪些地方可以迭代优化?

4、了解云产品吗?知道中间件是什么吗?有学过技术类课程或者做过项目吗?

5、SQL用什么数据库?查询语句用什么吗?

6、Excel熟练吗?vlookup函数和数据透视表会用吗?

7、数据分析的全流程了解吗?有独立做过数据分析项目吗?怎么做数据收集、清洗、处理?

面试回忆:

是日常实习的面试,但我觉得难度不小,提问都比较深入。面试官先介绍了这个岗位是负责腾讯云中间件的产品运营,会负责官网、社媒、社区的推广,用户反馈和迭代建议。虽然不是技术岗,但产品是比较硬核的技术产品,而且算是to b产品,所以最好是能够了解技术内容,需要体现专业性。此外这个岗位对数据分析要求比较高,一定要熟悉Excel,SQL也要掌握,然后数据分析流程要了解。

面试官最后建议如果未来想做技术产品的运营,最好是有点技术基础,技术不要求熟练掌握但至少背景知识是需要了解的,平时多关注科技圈的动态,像AI、人工智能、大数据等有新成果都可以多关注。

结合之前面试腾讯其他岗位的经历,我觉得鹅厂面试有三个特点:

1、会一直根据我的回答追问,追问到我回答不上来为止。我觉得追问的目的是考察对于自己做过的项目的底层逻辑是否了解?是否有深度思考和复盘?哪怕之前自己的经历只是负责整个业务中的一个小模块,也最好对整个业务有洞察和思考。

2、希望有主导项目经验,就是ownership吧,会经常问是否独立负责一个项目,更偏好需要能够独立主导或者推进业务进行的人。

3、喜欢追问原因,问为什么。我觉得考察目的除了如1中提到的是否有深度思考和复盘,还有目标导向,看你是否意识到做这件事的原因是它能达成目标,而不是盲目地做。

非技术岗面试会涉及的问题类型和准备技巧指路→大厂非技术岗面试如何准备?简历是关键,不仅是写更要会“说”

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全部评论
我也面过腾讯,问数据问的特别细,我心想我只是实习生啊....
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发布于 2024-12-30 12:03 浙江
感谢感谢
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发布于 03-01 10:35 广东
想问问是未来就打算走运营岗位了嘛
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发布于 01-09 17:39 广东
接好运
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发布于 2024-12-31 18:17 辽宁
接好运
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发布于 2024-12-31 15:00 陕西
接好运
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发布于 2024-12-31 10:42 四川
关注哪些数据呢
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发布于 2024-12-31 10:42 四川
你就是非技术岗面经之神
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发布于 2024-12-30 16:44 北京

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希望大数据推给相关行业的前辈和同学们!先摆bg:题主两财一贸ds,保研边缘人,无论文无科研,一个国三(大数据应用,但是组内没干过啥,水水),一段四大数字化实习(基本上就是excel、sql和bi工具),项目经历基本就是课程结课时做的project(其实是和gpt、gemini做出来的[捂脸R]),包括不仅限于深度学习文本匹配rag、机器学习预测、数据库等。目前打算未来港三新二拿个硕士,然后从现在到研一的时间可以用来实习找方向,现阶段有雅不准备考g,泛商ds泛cs方向混申,想快速拿到一个硕士。目前比较迷茫的点在于:申请硕士提升学历只是一方面,更重要的是如何规划从现在到真正就业这段时间,找到适合自己的职业方向。目前主要考虑的方向有互联网产品/商分/数分/算法(感觉最终会分化为业务向的产品和技术向的算法,中间的商分和数分考虑相对较少)、金融量化。其他和专业领域结合的方向由于市场规模较小,暂未过多考虑。想问问大家有没有更好的方向推荐?还有同学打算创业做教培,但我感觉教培行业如果发展不好,后续转业会比较困难。如果现在准备实习,不知道需要准备哪些相关内容以及投递什么岗位。自身能力方面:自我感觉比较一般,专业课如c++、数据结构、python、机器学习、深度学习等掌握得不够扎实,属于期末学了就忘的状态,而且对码代码兴趣不大,实际产出几乎依赖大模型。另外,本科阶段没有学习太多商科课程,对业务和量化方面不太熟悉。各个岗位的分析:• 数据相关产品岗位:和专业有一定相关性,又不用专门做代码工作,还能接触实际业务,感觉比较实际。起薪虽然低于算法岗位,但高于运营等非技术岗。由于更接近业务,在晋升和成长性方面可能优于算法岗位。关于wlb,不清楚和算法岗位的工作负荷相比如何,猜测应该会轻松一些?不过这个岗位背负业务指标,工作压力可能也不小。进入门槛相对较低,补充一些业务知识后就可以尝试。• 算法岗位:存在几个问题,一是自己对代码兴趣不高;二是自身能力有所欠缺,如果要进入算法领域,在笔面试准备上需要花费较长时间,比如补充专业知识、刷力扣等,而且感觉发不出paper;三是对大模型的发展比较担忧,担心做技术会被大模型逐渐替代;四是互联网算法岗位整体工作负荷和时长较大。另外,也不清楚该选择哪方面的算法,以及各方面的门槛和技术要求。虽然算法岗位不直接对业务负责,晋升和绩效评估可能比较困难,但其薪水确实很诱人,如果能顺利工作到30多岁,再跳槽去外包、外企、国企或者考公,实现wlb半退休也不错。• 量化岗位:自身出身于两财一贸的工科专业,在复合背景上可能有一定优势。然而,近年来金融行业发展低迷,学校里转码的风气很浓。而且自己对量化的了解较少,听说hc非常少,进入需要很高的学历门槛。可能整体工作压力也较大。其他背景:家人在南方小城市,父母是小公务员,家里最多能支持我去港新读硕士(考虑到国内学硕/专硕需要付出考研和三年/两年的时间成本,专硕学费也不低,且如果保上研也是专硕,所以希望快速拿到港新一年制硕士学位),其他方面都要靠自己。未来打算在大湾区发展,短期内可以接受较大的工作负荷,但长期来看更偏向于转向管理岗位或者追求工作生活平衡,毕竟身体无法承受长期高强度的工作。希望大佬们能从能力、兴趣、薪资、成长性、wlb等各个因素综合考虑,给我一些相关建议,或者提供其他新的思路和建议,非常感谢!
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