运营精选面经合集
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快手行业营收运营面经
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百度海外用户增长产品运营面经
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腾讯混元大模型数据运营面经
1.请以“降低中文长文本问答幻觉、提升金融合规问答准确率为目标,设计一份数据交付方案(含数据类型/配比、规模与里程碑、验收口径与离线评测)。可结合混元在中文、推理等场景定位来阐述为何这样配比。2.请给出你在北美/欧洲/东南亚三地供应商地图与“开拓→试点→量产”的分层策略(含尽调、POC指标、量产 SLA、退出条件)3.请说明你如何判断第三方语料/多模数据的商用可用性(商业用途、再许可、可衍生、不可撤销、违约赔偿)以及与CC系列许可(如 BY/SA/NC/ND)的冲突与边界。4.面向个人信息或敏感数据跨境,你如何判断适用“个人信息出境标准合同办法”还是“数据出境安全评估”,并据此拟定项目合规路径与时间表?5.当训练数据或人工标注涉及欧盟主体,你会如何选择和落地SCC(标准合同条款),并配合供应商完成附加保障与数据地图?6.请给出“抽检+一致性+鲁棒”一体化验收方案:抽样策略一致性指标(如K值)、攻防样本包、拒识/安全红线测试、回归集维护7.请描述你在海量语料上的近似去重与评测泄漏检测套路(如MinHash/SimHash、局部敏感哈希、n-gram/检索比对),以及对模型记忆/抄袭的影响,8.结合混元在中文推理/多轮对话的优势与 API能力,给出“客服自动化/金融智答/搜索增强问答”三类场景的数据构成、困难样本采集、与插件/联网能力的联动评测。9.给出对海外供应商的ISMS/SOC尽调清单(资产/访问控制日志留存/加密/分包管理/隐私事件通报),并说明你如何在合同中落地审计权与惩罚性条款。国际标准化组织+1
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荣耀产品运营面经
1)请你把“系统级 AI能力”分解成一套面向3个月、6个月可度量的业务目标(如激活、留存、转化、ARPU)。你如何界定最小可用 AI体验(MVE)”的验收门槛?2)基于 Magic Portal的“拖拽直达”,请设计一次跨应用链路的体验重构与埋点方案(触发率、直达成功率、端到端时延预算)3)当你把外部大模型/生态引入系统级入口时,如何做场景优先级、调用切换(本地/云)、成本与 SLA 平衡?4)请提出“供给侧(开发者入驻)x需求侧(用户留存)”联动增长方案,并给出季度级核心指标树与实验计划。5)为“预约→首发→长尾促活”设计产品+运营策略(激励、分成、推荐约束),避免“逆向激励”伤害长期GMV。6)请设计“创作者成长一任务激励一内容质量”的闭环,目标是提升次月留存和NPS,并能被数据验证。7)某系统级意图在高峰期误触发,导致关键路径转化下滑10%。请给出定位、处置、外沟通与体验修复计划。8)在“端侧大模型 +云端服务”的混合架构下,如何实现指标测量最小化采集,同时保证可评估性?9)请给出互联网服务“本地化三件事”(支付/地图/内容分发或用户增长渠道)的优先级与合作策略。10)在系统级入口与原生服务矩阵下(参考官方“应用/智慧服务/游戏/内容”等方向),设计一个“用户价值x变现”双目标的商业化蓝图,并说明如何避免对核心体验的负外部性11)在“AI代理/跨设备协同/生活服务直达”三条线同时争抢资源时,请展示你的优先级模型(如ICE/WSJF)与对齐流程(DACI/RACI),并给出季度排期草案。
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