产品精选面经合集
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AI产品经理面试-语核科技 面了2小时汗流浃背😅
7. 你对于 AI 在 B 端(企业端)和 C 端(消费者端)的适配性,或者是它价值落地的理解是什么?8. 假如现在有两个差不多的 Offer,一个是 ToB 的,一个是 ToC 的,这个差异会成为你考虑的因素吗?9. 你在选工作的时候,觉得主要的决策因素是哪些?10. 对于大厂或者创业公司,以及短期收益和长期收益,你怎么看?11. 你在面试的时候,是如何判断对方团队质量的?12. 你会关注业务的生命周期(是成长期、早期还是成熟期)来做判断吗?13. 你的第一选择是去大厂的核心岗位(或增长岗位)对吧?14. 所以你是风险厌恶型吗?15. 你现在已经有大厂 Offer 了吗?16. 在工作中最让你有兴奋感或者会驱动你的事情是什么?17. 你比较关注正反馈的哪个维度(内在价值、外在反馈、金钱、认可、成长等)?18. 你优先选大厂增长岗位的原因,是出于财务风险考虑、个人成长,还是行业认可度?19. 你是因为认为大厂人才密度高这个原因吗?20. 你刚才关于“大厂人才密度高”的观点,是一个假设还是你亲身验证过的事实?21. 你想要“把事做成”具体指的是什么层面的?22. 你希望自己 3 年、5 年之后是什么样的画像?(大厂高 P、创业公司核心成员等)四、 业务实战深挖(Agent 项目)23. 你能不能讲一个能相对充分体现你 Agent 能力、架构设计能力以及模型应用能力的 Case?24. 你的核心流程是拆成了哪几步来做?25. 第一步拿到爆款视频做拆解,是把分镜、时长、特效、转场、文案都提取下来吗?26. 第二步复刻时,是去素材库找类似的素材填进来吗?27. 这个项目中用到 Agent 的部分是在于视频内容的识别和拆解吗?28. 这一步是 AI 来做的吗?具体是怎么做的?29. 可以讲一下具体的 Agent 架构、用的模型、工具,以及它一步步是怎么做的吗?30. 模型的第一步输入是视频文件,输出是结构化的 JSON 吗?它是怎么识别分镜的?31. 模型能输出每个分镜下对应的文案吗?32. 像音频、视频、数字人这些元素,模型会用自然语言描述吗?还是字段是空的?33. 用户是在网页上播放视频,然后根据时间戳去填这些分镜下的素材吗?34. 翻译和拆解这两步,是调用一次模型就能做到,还是分多步?35. 实际做的时候是怎么拆解步骤的?36. 用户交互是直接跟模型交互,还是在你们的页面上?是 Chatbot 形式吗?37. System Prompt(系统提示词)里包含了哪些内容?38. Few-shot(少样本提示)是放在 System Prompt 还是 User Prompt?39. User Prompt 是调用时自动加进去,还是用户自己输?40. 用户在这个地方选例子的目的是什么?41. 输出格式的数据结构是放在 One-shot 里注入的吗?42. 为什么需要让用户在多个例子里选,而不是默认自动填?五、 技术理解与产品思维54. 你可以先讲一下你觉得一个单 Agent 的架构需要具备哪些基本元素或者模块吗?55. 关于 Memory(记忆)模块,你的了解程度大概有多少?你是怎么定义的?56. 为什么会有“不可改变的长期记忆”这一部分?具体指的是什么?57. 你指的是 System Prompt 里的角色设定吗?58. RAG(检索增强生成)你大概了解到什么程度?59. 给 Agent 配置 Tool Use(工具使用)的难点你知道有哪些吗?60. 你有没有体验过工具调用效果不好的情况?61. 你了解模型怎么做 Planning(规划)吗?比如 React 架构?62. 常见的模型有哪些?你知道哪些模型擅长做哪些事情,不擅长做哪些事情吗?63. 纯语言模型(不加工具)擅长做哪些任务,不擅长做哪些任务?64. 从产品经理能力维度(需求理解、抽象、竞品分析等),你有没有比较能体现这些能力的例子?65. 你在这个产品上的竞品分析见解是什么?(产品定位、差异化、用户价值等)1. 你会偏向业务方向还是技术方向的产品经理?2. 你大概什么时候能来入职?
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腾讯云paas产品二面
背景: 本人西北大学软件工程专业大二,投递/被邀请的是腾讯云智相关产品实习岗位,方向和音视频 PaaS、实时互动、云产品相关。之前没有大厂实习经历,主要准备内容是自己的 AI 学习导航系统项目,以及腾讯云 TRTC、IM、PaaS、实时音视频的一些基础理解。这次是二面,结果暂时等待通知。整体体验比较好,面试官追问比较深入,不是压力面,更像围绕项目、AI趋势和岗位匹配度做讨论。一、开场和自我介绍开头先做了环境调试,确认收音和画面。之后是自我介绍。我主要介绍了自己的专业背景:软件工程大二,平时对技术和人文学科结合比较感兴趣,所以不只关注纯开发,也会关注产品、用户、技术趋势这些问题。然后解释了为什么会接受腾讯云产品岗的面试:一方面是对云产品和音视频方向感兴趣,另一方面也觉得实时互动和多模态 AI 的发展有连接点。二、项目深挖:AI学习导航系统这一部分是面试重点。我讲的是自己做的 AI 学习导航系统。项目背景是:很多大学生使用大模型时,只是把它当作搜索引擎,没有真正利用大模型做学习过程中的认知辅助。所以我希望做一个不是单纯聊天框的系统,而是通过学习流程和提示词脚手架,引导用户完成学习任务。我讲了系统的五阶段流程:目标输入学情诊断个性化规划任务执行总结报告任务执行阶段又拆成四步:结构建立知识理解费曼输出反思总结技术实现方面,我提到前端用 Vue,后端主要调用 DeepSeek、Claude、GPT-4 等模型 API,项目部署在云服务器上。这个地方没有展开太多技术细节,因为面试官更关注产品逻辑和问题价值。面试官主要追问:1. 这个项目解决的核心问题是什么?2. 为什么用户需要这样的学习流程?3. 它和普通 AI 聊天工具有什么区别?4. 用户反馈有没有做?5. 项目目前还有哪些不足?我的感受是,产品岗讲项目时,不能只说“我做了什么功能”,一定要讲清楚“为什么要做这个功能”。尤其是没有实习经历的同学,自己的项目就是最重要的证明材料。三、AI编程和教育方向讨论面试中还聊到了 AI 编程对教育的影响。我表达的观点是:未来很多细碎的工程实现会被 AI 降低门槛,比如普通接口、页面、项目脚手架等。但计算机基础不会因此变得不重要,反而会更重要。因为 AI 能生成代码之后,人更需要判断代码是否正确、系统是否合理、问题核心在哪里。面试官追问了一个问题:如果 AI 生成的代码有深层漏洞,仅靠基础知识能否 Review 出来?我回答的大意是:不能完全依赖基础知识,也不能完全依赖 AI。未来更可能是人和 AI 协同排查,人负责抓核心矛盾和判断方向,AI 辅助定位和解释细节。四、大模型幻觉相关问题面试官问到了大模型幻觉的问题。我提到了两个比较常见的方向:RAG,也就是检索增强生成提示词约束,通过结构化 Prompt 降低模型乱答概率面试官又补充了一种更严谨的方向,大概是通过数学证明、可验证代码、形式化方法来解决幻觉问题。这个地方我没有答得特别深入,但感觉面试官也不是要求我完全掌握,而是看我有没有基本认知,以及能不能接住进一步讨论。五、英语能力和信息获取面试官问了英语能力。我说四级 600 左右,六级 460 左右,六级没有专门备考。平时会用 Grok、英文搜索、YouTube 技术视频获取海外 AI 和技术动态。这个地方建议大家不要只说“我英语还可以”,最好补一句你平时怎么用英语获取信息,会更有说服力。六、职业规划和实习时间面试官问了职业规划。我说自己目前还在考研和就业之间摇摆,但越来越倾向于进入企业解决真实问题,尤其是 AI 应用、云产品、音视频基础设施这类方向。同时也说明了自己可以协调学校课程,保证每周 4 天左右的实习时间。七、对腾讯云音视频方向的理解我提到自己比较关注 TRTC 和 IM。我的理解是,音视频不只是直播、会议这些单点场景,它可能会成为未来多模态 AI 应用的重要基础设施。因为人最自然的交互方式不是文字,而是声音、画面、表情和实时上下文。未来 AI 如果进入教育、会议、客服、办公协作等场景,实时音视频能力会非常关键。这个观点面试官没有明显否定,后续也围绕实时互动行业认知给了我一些建议。八、反问环节我主要问了:后续流程大概有几轮作为候选人,后续应该重点提升哪些能力面试官反馈大概是,日常实习生流程可能比正式招聘短一些,后续建议重点深化实时互动行业认知,同时处理好学业和实习时间。九、个人复盘答得比较好的地方:1. AI 学习导航系统这个项目讲得比较完整,能说明背景、流程和设计逻辑。2. 能把自己的项目和 AI、教育、产品能力联系起来。3. 对音视频和多模态 AI 的连接有自己的理解。4. 面试过程中没有完全背答案,整体比较像真实讨论。不足的地方:1. 用户反馈不够结构化,项目还缺少更真实的数据验证。2. 对音视频 PaaS 的行业理解还比较浅,准备时间短。3. 大模型幻觉相关问题只答到了 RAG 和 Prompt,更深的形式化验证、可验证代码等方向了解不够。4. 职业规划还可以更坚定一些,不要显得太摇摆。十、给类似同学的建议如果你也是低年级、没有实习经历,但想面产品岗,我觉得最重要的是准备好一个能讲深的项目。不要只背产品八股,也不要只堆技术名词。面试官真正会追问的是:你为什么做这个项目?你看到了什么问题?你怎么拆解?你怎么判断有效?你后面准备怎么迭代?低年级不是完全劣势。只要能体现快速学习能力、结构化表达能力、项目思考深度和对行业的兴趣,还是有机会把面试聊起来的。目前结果等待通知,后续有进展再更新。
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27日常实习 阿里千问AI产品面经
给我面没招了,发点面经攒攒人品~1. 实习拷打2. 你为什么想投千问主 Chat 组的 AI 产品实习生?追问:相比其他 AI 产品岗位,这个岗位最吸引你的点是什么?3. 你最近最常用的 AI 产品有哪些?你怎么评价它们的优缺点?如果只能保留一个,你会选哪个,为什么?4. 你怎么看千问、ChatGPT、豆包、Kimi、DeepSeek 这类 AI 对话产品的差异?追问:你觉得千问最应该补齐的短板是什么?5. 你如何理解主 Chat 产品的核心价值?它和搜索、Agent、传统工具型产品的边界分别在哪里?6. 如果让你优化千问 App 或 PC 端的一个核心功能,你会怎么验证这个改动真的有效?7. 你会重点看哪些核心数据指标来判断主 Chat 做得好不好?追问:如果留存和满意度出现冲突,你更信哪个?8. 你能简单讲一下 Transformer 的基本原理吗?为什么它比传统 RNN 更适合做大模型?9. 你怎么理解预训练、SFT、RLHF 这几个阶段,如果少了 RLHF,产品体验会主要差在哪里?10. 你怎么理解 prompt、system prompt、上下文窗口、RAG、Agent 这些概念?追问:它们分别更适合解决哪一类问题?11. 如果用户一句话里有多个意图,或者表达很模糊,你会怎么做意图识别和回复策略设计?12. 你如何理解上下文、短期记忆、长期记忆的区别?什么信息应该记住,什么信息不该记住,为什么?13. 如果模型出现幻觉,你会怎么判断是模型能力问题、检索问题、prompt 问题还是产品策略问题?14. 你会怎么评估一个 AI 对话系统答得好不好?除了人工判断,还可以看哪些技术或算法指标?15. 如果让你在两周内做一个能明显提升主 Chat 体验的小改动,你会做什么?如果研发资源非常有限,你会怎么取舍?
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腾讯云智paas产品面经
大二第一次面试复盘(偏产品岗)整体流程:自我介绍 → 项目深挖 → 职业规划/到岗时间 → 反问 & 收尾**1. 自我介绍**正常发挥,没有刻意包装,主要如实讲阶段和背景。感觉学生阶段过度“职场化”反而容易显得不真实。**2. 项目重点(AI Tutor)**面试核心基本都在项目上。没有从功能讲,而是先讲问题:很多学生把大模型当搜索引擎,但学习过程没有被优化。再讲方案:用“学习过程建模 + 提示词脚手架”去重构学习流程(提到了自己的阶段模型)。面试官主要追问:* 解决了什么问题* 为什么这个问题值得做* 是怎么拆解并落地的体感:项目讲清“问题 + 判断 +路径”比讲功能更重要。**3. 职业规划**被问到产品经理类型选择(数据/商业化/技术/AI)。回答偏商业化,理由是更关注“价值如何落地”。这个问题本质是在看:是否对产品岗位有自己的理解,而不是随便选。**4. 面试氛围 &反馈**整体偏交流,不是压力面。收尾反馈:表达清晰、思路好、执行力和学习能力不错。**5. 个人复盘**优点:* 项目思路清晰* 能讲出“为什么做”不足:* 项目表达还能更打磨(尤其问题定义 & 自己的判断)**总结**对于无实习的学生:项目=核心竞争力重点准备三件事:* 为什么做(问题意识)* 怎么做(结构化拆解)* 为什么这么做(你的判断)经验少不是问题,关键是有没有思考和表达能力。
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AI产品面试复盘
最近在面试AI产品经理,记录一下这些天的真实经历。今早刚面完一家初创AI公司,面的时候还觉得聊得不错,结果聊到后面,面试官问我:你有做过Vibe Coding吗?我说做过。然后就开始疯狂追问,接着就是灾难式翻车。我习惯用录音来复盘,一边听一边恨泪写下这篇经验贴,希望能帮到后来人。🎯 Vibe Coding项目的讲法框架其实不复杂,就是经典的5步:背景 → 用户 → 问题 → 方案 → 结果下面每一步拆开讲。1️⃣ 背景:为什么做?❌ 错误示范:“因为我刚好在找工作,想有个项目经验,而且看别人没做过,所以就做了。”——说实话,我真的是这么想的,也真的这么说了。但面试官听完完全没有共鸣。✅ 正确思路:体现“用户驱动 + 行业认知”,讲清楚“发现问题 → 验证 → 解决”的闭环。正确说法:“我发现了一个很具体的问题XXX,验证了这个场景确实存在,所以做了这个项目。”2️⃣ 用户与问题:给谁用?解决什么?❌ 错误示范:“用户是XXX,这个产品能帮助他们XXX。”这种说法太笼统,没有层次感。✅ 正确思路:用户分层 + 优先级正确说法:“目标用户是XXX,核心特征是XXX,最核心的需求是XXX。这个产品能帮他们解决XXX问题。”3️⃣ 方案:怎么做?这是我的一个重大发现:面试官其实不太关心你具体怎么实现的,除非跟这份工作高度相关。他们更想听的是你有没有产品思维。❌ 错误示范:“先做了XXX,然后做了XXX,接着接了XXX接口,用了XXX架构……”技术细节讲太多,反而跑偏了。✅ 正确思路:讲清楚三层:输入 → 核心能力 → 输出先讲输入是什么,再讲产品的核心能力是什么,最后讲输出什么结果。面试官如果好奇能力是怎么实现的,会主动追问。他不问,你就别硬讲。4️⃣ 结果:项目的验证与闭环这个我翻车翻得很彻底。我的项目没有上线,没有用户数据。面试官一问,我直接答不上来。✅ 补救方案:即使没上线,也可以说做了初步验证:自测 + 小范围分发给朋友试用。所以强烈建议:项目能上线就尽量上线。哪怕界面很简陋,只要有用户数据,面试的时候就好讲很多。有了数据,你就可以说“根据用户反馈做了XX轮迭代”,闭环意识一下子就出来了。5️⃣ 表述逻辑要清晰,别自己搞断链条❌ 错误示范:“我觉得这个prompt效果挺好的……跑了几次效果都不错……就直接用了……但也没有数据验证……”复盘之后我才发现,这个逻辑链条是断的。正确的逻辑应该是:做了优化 → 有效果 → 验证过 → 确认好用我实际说的是:有效果 → 但其实没验证 → 不确定好不好✅ 正确说法:“从自测和使用体验来看,生成效果符合预期。下一步会补充数据验证。”这样既诚实,又体现了迭代意识。📌 总结如果做Vibe Coding是为了求职,一定要记住:尽量拿到用户数据,哪怕只是小范围试用。这样才能体现产品经理的闭环意识。另外,面试的时候一定要自信。就抱着“我的作品天下第一好”的心态去讲,语气要坚定。虽然咱也没做什么严格的验证,但demo嘛,逻辑合理就是好的。最后,如果有人知道好用的上线方式,求分享!🙏
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