产品精选面经合集
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3.25小红书产品工程师一面
一面已通过。1.介绍实习时的主要工作2.本科时是否做过服务端相关项目3.Java垃圾回收机制4.会存在内存碎片化之类的问题吗5.Java Spring的Bean的生命周期是什么样子的6.介绍Java多线程7.轻量级锁自旋失败,转换为重量级锁的过程是什么样子的8.如果要设计一个高并发的订单号生成器,要求全局唯一且可以递增,应该怎么设计9.能介绍一下上下文工程和Harness工程的区别吗10.上下文summary的策略是什么样子的11.怎么去缓解内容被压缩导致结果失真的问题12.RAG文档的分片策略是怎么样子的13.假设召回的一个片段不足以解决问题,怎么优化14.对于更深入的场景,比如文档有语义或组织关系,召回的片段可能指向别的文档,怎么优化15.了解过 Agentic search 吗16.React 和 Plan Execute模式的区别17.如果是比较复杂的场景,既需要 Plan Execute,又需要 React 及时感知进度或外界信息并做反馈调整,这种场景需要怎么设计18.项目是否拿到上线后的测试数据19.假设项目需要升级,需要定位到具体出问题的代码,怎么做20.假设没有堆栈报错,怎么做21.现在需要做成通用平台或工具,给所有业务使用,怎么设计这样一套工具22.怎么把人在排查问题中积累的经验给到系统23.大模型的工具调用能力是什么24.MCP和Skill的区别是什么25.介绍CNN和Transformer的区别26.为什么位置编码能够体现句子中分词的关系27.为什么说模型有上下文限制28.像 Cloude 这种模型,上下文窗口可能只有 200K,并不大,为什么不做得更大一些呢29.模型的参数量是什么时候定的30.为什么提供这么多不同参数量的模型31.像模型上层的 SFT、Lora 这些微调,之前有做过吗32.RL和SFT的区别33.RL的数据源从哪里来34.鸿蒙的 ARKTS 你觉得和安卓有什么区别35.它的整个应用的启动链路是怎么样的反问:岗位具体情况。答:岗位的核心课题是如何用 AI 赋能整个产品线,打造 Agent 能力,不再局限于前端、客户端或服务端某一个领域,希望具备全栈相关的能力。
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昨天 15:28
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深圳大学 产品经理
2026实习腾讯群面凉经
发面经攒人品
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字节AI产品二面面经分享
祝大家都能拿到满意的Offer!1.“豆包”作为一个独立的AI对话产品,面对ChatGPT、Kimi等强大对手,你认为其长期存活并发展的关键是什么?是必须寻求技术突破,还是可以走一条不同的差异化道路?请描述你设想中这条道路的图景。2.假设我们要在抖音全面推广你设想的“AI辅助影视解说”功能,预计日调用量将达数亿次。请设计这个功能从用户发起、AI生成、到内容审核、最终分发的全链路产品与系统架构。3.AI功能的“不确定性”是其固有特性。请为一个拥有亿级日活的产品设计一套“AI功能风险管理”的整体框架,覆盖从功能上线前评估、线上实时监控到事后应急响应的全流程。4.你提到要关注不同阶段的数据。现在,如果一个AI功能的长期数据表现不佳,但短期数据很好,你的深度分析框架是什么?如何区分问题是出在“用户预期管理”、“功能价值本身”还是“市场环境变化”?5.当多个AI功能同时上线,且共享同一个流量入口或用户心智时,如何设计一套分析体系,来科学地评估每个功能的独立贡献,以及它们之间是协同还是互斥的关系?6.AI Native和AI Empowered,哪种模式更有可能在字节体系内率先跑通大规模的商业模式?为什么?7.面对竞争对手快速跟进而导致的“功能同质化”,除了追求技术领先,我们的AI产品在“生态构建”上可以有哪些作为?例如,如何设计一个开发者平台或创作者计划,让外部力量帮助我们构建护城河?8.如果你来负责一条AI产品线,面对公司要求“半年内打造一个行业标杆功能”的压力,你会如何制定产品路线图?请描述你规划前90天具体行动的思路。
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小米AI产品一面 日常实习
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1.小米强调“人车家全生态”。请构思一个具体场景,实现手机、智能家居与车机基于AI深度协同。描述其技术链路与核心体验亮点2.“舱内感知”是热点。除了基础疲劳监测,如何利用舱内视觉、语音等多模态AI,创造更有价值的个性化服务或情感化交互?请提出你的产品构想3.作为行业后来者,小米汽车在智能驾驶体验上应追求何种差异化?是从“极致性能”、“场景深耕”还是“人机共驾体验”上突破?阐述你的观点4.智能驾驶系统“人机交互”至关重要。如何设计一套AI驱动、用于传达系统状态、能力和边界的交互体系,以建立用户信任,避免滥用或误用?5.汽车AI模型面临车规级芯片算力、功耗和实时性的严格约束。以“城市NOA中的预测规划模型”为例,阐述开发中,产品经理需要协同算法和工程团队,在性能、效率和泛化能力上做出哪些关键权衡?6.“端云融合”是趋势。请划分智能座舱或智能驾驶中,哪些AI能力必须部署在车端以确保实时可靠,哪些可以借助云端实现持续进化?你的核心判断标准是什么?7.智能汽车的进化高度依赖“数据驱动”。请描述你理想中,一个智能驾驶功能从车端数据采集、问题挖掘、模型优化到OTA升级的完整“数据闭环”产品方案8.如何定义智能驾驶功能的“安全验收标准”和“体验验收标准”?当两者在测试中发生冲突时,如何处理?9.智能驾驶软件付费订阅已成为趋势。你认为小米汽车的智能驾驶服务应采用何种订阅策略?如何设计免费体验包,以最大化转化率?10。除了开车和坐车,智能汽车还可能成为哪些AI服务的载体或入口?请提出一个具有想象力的商业化产品概念
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