招商银行的AI面试（西安）

时间：2026年3月12日面试问题：1. 你对AI产品岗的理解是什么？2. 如何拆解用户需求并转化为AI功能？3. 如何评估AI产品的效果与体验？4. 结合过往经历，讲一个你做过的产品案例。感想：这次面试让我看清自己的优势与不足。我能清晰表达产品思路，但在技术原理、落地细节和商业化思考上仍有欠缺。接下来会针对性补齐知识，多复盘案例，强化逻辑与表达，让自己更适配AI产品岗位要求。

给各位大佬提供一个咱们工科生提前拿总行offer（奖金）的渠道！先说背景，我是26届东北大学控制专业的研究生，研究生的研究内容是多模态算法。秋招的方向是搜广推算法，有一段算法的暑期实习经历，实习内容是大模型和推荐算法的结合。在找暑期实习的焦虑期，在牛客刷到了训练营的经验帖子。互联网大厂的不稳定因素一直是我犹豫的点。而银行的工作相对稳定，招商银行的综合实力和雇主评价都很好，2025年蝉联了年度最佳雇主的称号。看到线上打比赛有奖金，而且内容正好是搜广推相关，我就参与了数据赛道的比赛，最终也成功入营拿到了提前批的offer。比赛time line：训练营受众很广，几乎所有专业都能参加。比赛分为三个赛道：AI，数据和产品。我在去年四月份报名了数据赛道的比赛，另外各个赛道之间不冲突，可以全部参加。5月7日-5月11日共四天的时间打了个线上的比赛，整体难度不大。赛题有三道。广告点击预测、新闻分类、构造金融产品营销Agent。其中前第两道题用树模型就可以获得不错的效果，加上一些特征工程，特征交叉，集成学习和调参的策略即可。模式类似kaggle的打榜。最后一道题构建营销agent，需要对银行的产品业务有一定的理解能力，调用agent的难度不大，我的技巧就是将任务分步，调用多个LLM共同解决，最终得到了不错的效果。比赛的组织方效率很高，四天后收到了数据赛道的面试通知，面试时长20min，一对多聊天的形式，没有代码手撕环节，可以放松参加。可能会涉及到比赛中的算法设计以及个人性格，能力的考察。过了一段时间之后就收到了入营通知，主要形式是AI赛道单独一期，另外数据赛道和产品赛道混合共两期。因此数据赛道是有两个时间可供选择的，我选择了第二期训练营。入营之前准备好了衣服和电脑，也看了一些经验帖子，后面发现完全没有必要，因为一切都被安排好了（电脑还是要带的）！线下训练营整体节奏很快，入营之后随机分组，每组包括三个数据和三个产品（所有人都很优秀靠谱）。在夏令营内和同组的小伙伴一起游戏，认识了许多优秀的朋友，也建立了深厚的友谊。在比赛期间，有贴心的学长学姐前来助力，也有伙伴老师全程陪伴。大咖老师给我们讲了许多干货，受益良多。虽然赛程有些紧张，身体有些疲惫。但是精神非常活跃和满足，无论是前往总行大厦顶楼观看整个深圳，还是临走前的晚上所有人聚在一起在台上开心热舞，所有紧张和疲惫一扫而空，满载而归。最后，8月25日就收到了招商银行2026届数字金融生的offer，在正式秋招之前拿到一个offer是非常开心的，给秋招增加底气了。最后我说推荐大家参加的几个原因。第一个就是比赛的奖金非常丰厚，而且不是赢家通吃的模式，每个赛道的前200名都有奖金拿（好好打比赛就有）。第一名¥8888，2-10名¥3888，11-50名¥1888，51-100名¥388，101-200名¥188。第二个就是不浪费时间，相比于动辄三个月以上的暑期实习，要在外租房生活。训练营只需要抽出三四天的时间就好了，营内许多同学都是和我一样在实习期请假来参与的。如果顺利的话，秋招前可以拿到转正和训练营两个offer。第三个是衣食住行全都安排的明明白白。吃得特别丰富，搭配很丰富。往返的机票都是组织方购买的，营内的物料也非常全面，什么都有。第四个是所有专业背景都可以参与，搞大模型的可以参与AI赛道，搜广推/数据分析的同学可以参与数据赛道，文科商科或者对产品有兴趣的同学可以参与产品赛道。不确定报名哪个赛道的，可以同时报名多个赛道，等题目发布后结合自己的精力情况选择。第五个就是秋招前提前获得总行offer的机会，可以拿着这个offer进行秋招，最后进行统一决策。从各个平台了解，招商银行数字金融夏令营的offer的评价很好，可以减少秋招的压力。最后我觉得，训练营是一个了解银行的优质机会和渠道。让我短暂脱离了互联网公司的沉闷氛围和巨大的压力，对银行行业有了一个更加全面的了解。跳脱出之前的刻板印象，我发现招商银行的工作人员都充满活力和热情。而且AI的氛围非常浓厚，可以看得出行内对于AI人才的重视。如果对互联网的压力和稳定性有所质疑，不如参加训练营看看，也许会有不一样的收获。最后祝各位大佬都拿到满意的offer！

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。

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.你平时体验哪些AI产品（如ChatGPT、Claude、Kimi、豆包等）？挑一个你认为设计上有亮点的，分析其交互逻辑背后的产品思维。2.如果我们想在字节的某个主要产品（如抖音、剪映）中深度集成一个AI功能（例如：AI生成短视频脚本），从产品角度，你需要和技术（算法、工程）同学厘清哪些关键问题？3.模型工具调用（Function Calling）的失败率可能影响用户体验。作为产品经理，你会如何定义“可接受的失败率”？并设计一套用户无感的降级或补救方案？4.上线一个AI新功能后，你会重点关注哪些核心数据？请按不同阶段（次日、首周、首月）拆解。5.你如何理解“数据闭环”对于AI产品迭代的重要性？请结合一个具体场景（例如：优化AI文案生成的效果）说明如何构建这个闭环。6.假设要为豆包设计一个高级付费版本，你会从哪些维度来规划它的核心付费权益？7.AI产品的竞争日益激烈。你认为字节的AI产品（如豆包）相比于其他竞争对手，最应该建立的差异化优势是什么？如何通过产品特性来实现它？8.描述一个你协调多方资源（设计、研发、算法、运营）推动项目上线的完整经历。你遇到的最大协作挑战是什么？如何解决的？