虾皮产品经理实习面经

整体体验还可以,感觉流程推进挺快

1.自我介绍

2.介绍简历ai产品实习的项目

3.追问有哪些指标可以评估项目达到的效果、之后的迭代方向

5.项目听上去很好,为什么不继续做了

6.面试官介绍团队和实习生的大致工作

7.转互联网有哪些考量

8.问原型工具和sql的掌握情况

9.问英语水平

10.为什么选择虾皮

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1.对话式电商(通过聊天机器人完成购物)是近年热门方向。请分析对话式电商的产品形态、技术挑战和商业价值,并对比传统搜索式购物的差异化优势2.请解释RAG技术在电商场景中的应用方式,并设计一个基于RAG的智能客服产品方案,包括知识库构建、检索策略和生成优化。3.”生成式推荐"是AI电商的核心方向之一。与传统推荐系统相比,生成式推荐的核心创新点是什么?请设计一个具体的生成式推荐产品功能,并分析其技术可行性和商业价值。4.淘宝每年有数十亿商品上新,传统人工审核和分类已无法满足需求。请设计一个基于AI的商品理解与分类系统,包括商品图文理解、多模态特征提取、自动化分类和异常商品检测。5.请分析"AI模特"(用AI生成虚拟模特展示服装)在电商场景的应用现状、用户体验问题和商业价值。如果你是产品负责人,会如何优化这个功能?6.假设你要设计一个"AI购物助手",帮助用户在淘宝上找到最适合的商品。请从用户需求洞察、产品功能规划、技术实现路径三个维度,输出完整的产品方案。7.淘宝首页的"猜你喜欢"推荐系统已经非常成熟。请分析在AI时代,推荐系统可能的进化方向,并设计一个"AI增强版推荐"的产品功能。8.请设计一个A/B测试方案,验证"AI生成的商品文案"对商品点击率和转化率的影响。请说明实验假设、核心指标、分流策略和结果评估方法。9.AI生成的内容(如商品文案、买家秀、评测)可能涉及虚假宣传问题。请从产品设计的角度,分析如何在"AI提效"和"内容真实性"之间找到平衡。10.淘宝的AI推荐功能可能存在"信息茧房"问题——用户越买什么,系统越推什么。请设计一套产品方案,在提升推荐精准度的同时,帮助用户发现更多元的商品。
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问题 1. 看一下你的 AI 基础。介绍一下 transformer 基本原理?解释一下注意力机制?解释一下什么是扩散模型?2. 讲一下你对 agent 和 Workflow 的理解3. 你知道 lovart 吗?你认为他是 agent 还是 Workflow?你怎么判断的?4. 目前这种产品二次编辑能力很差,让你来设计这个二次编辑功能你会怎么做?subject agent 的设计思维考察(意图、环境、function)5. 聊点业务上的,目前广告产品已经有很多工具能力,生成素材、投放等工具,目前我们有两个策略:A-all in one ,B 让做多个产品。你支持什么策略?为什么?6. 好在你的理解上,以广告素材生成为例,我们不只做工具,如何证明这个功能/产品的商业价值?工具生成的内容 reward 如何衡量?7. 好的,想象一个场景。我们希望打造一个产品,用户做广告不再是过去哪个先建广告组、做素材、定目标···而是交给 agent,用户只需要输入商品和基本信息,其他交给 agent 去做。那在这个过程中,main agent 发出指令,subject agent 执行。如果 subject agent 认为需要再做一个素材,这个过程应该如何流转?这个关系你会如何思考设计?(有点小难)8. 你未来的规划?你的职业方向?反问1. 针对最后一个问题(agent 之间的关系和流程),您是怎么思考的?反馈是一个发散性的问题,看大家对于 agent 的理解规划。主要再看 agent 的需求和环境变量的关系。面试官说如何去看待 main agent 和 subject agent 的专业程度和功能复杂度。2. 您提到的这个 all in one 的产品,是未来的发展目标吗?反馈聊到 agent 再整个商业界的定义,帮助我个人把对于产品的视角从「解决某个具体场景效果」到「解决整个数字商业广告的问题」再到「技术完成新的产业形态」3. 您希望找到什么样的人?
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