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1、自我介绍2、对这个岗位的一些基础工作职责有了解吗?3、简历深挖,持续追问,如何使用AI工具做数据的清洗和分析?是公司接了API能力后你们做了小工具,还是直接用的Web界面?4、有参与(大模型)本地化部署吗?本地部署后对于处理数据的结果,和之前用Web API、以及人工处理的结果,这三者之间有没有什么差异?5、如果说我们自己也做本地化部署,也有类似于可以接入模型底层能力的条件,你能不能实现让它去进行一些数据处理?持续进行场景追问;6、简单描述一下AI提示词的项目工作?你在这个工作当中你主要担任的角色是什么?7、它是通过什么样子的技术实现的?能够引导性地去对商家提问,并且把商家回复出来的比较专业的、商家视角的话术转成用户视角的?8、多人会话的这种模板是怎么导入的?是一个形式,还是说模型让它有一个学习的过程?模型的提示词复杂吗?9、针对AI幻觉的问题怎么理解?怎么降低幻觉率?还是说你们的解决方案就是扩充知识点?10、能不能就是当这个模型的问题超过你的知识范畴之后,不要硬回答,直接回答不知道?是否可以通过这种手段让它这个影响缩小?11、针对多轮追问是否可以通过优化提示词来解决?12、如果我想把面向用户的客服AI,能够实现多轮交互最终定位到用户真实诉求的能力,可以通过prompt实现吗?13、职业规划是什么?base地怎么考虑?
查看13道真题和解析
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发一下问题给大家参考,攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.如果你要为"达人AI工具"建立北极星指标与分层指标树(工具渗透+业务增量),你会如何把"内容场与货架场的增长目标"统一到一套口径,并明确每个指标的计算口径、归因边界与反作弊/刷量处理思路?2.在能看到达人从内容、人群到交易的链路数据的前提下,但"AI工具带来的GMV提升"很容易被选品/流量/活动等因素混淆-请你设计一套可落地的因果评估方案(实验或准实验均可),并说明你会如何处理选择偏差、外溢效应与时间滞后。3.AI工具既要提升带货效率,也可能带来内容同质化、合规风险或用户体验波动(例如转化提升但复购下降)。你会如何定义"主收益指标+护栏指标+险指标"的组合,并给出触发回滚/降级的阈值设定逻辑?4.面对不同层级达人(新手/腰部/头部,短视频/直播不同形态),你会用哪些分层指标判断"AI工具对谁最有效",并如何避免用平均值掩盖结构性问题(例如头部拉高整体均值)?5.如果你发现AI工具短期拉动了单场GMV,但达人30/60/90天留存与稳定开播率没有提升,你会如何用队列与生命周期指标重构评估框架,并据此调整运营策略(例如从"功能渗透"转向"经营能力建设")?6.在达人工作台提供一站式带货工具的前提下,假设你上线"AI脚本/AI选品/AI复盘"其中一个能力,你会如何设计"触达一激活一关键行为一留存一复用一分享"的漏斗,并明确每一层的可运营抓手与数据验证方式?7.请你给出一个完整的增长实验设计:目标(渗透/留存/交易)、实验单元(达人/直播间/内容)、分桶策略、样本量与实验周期估算方法、核心指标与护栏指标,并说明当实验结果"显著但不可解释"时你如何做二次诊断。8.你会如何用数据证明AI工具分别在两条路径上产生了什么增量(例如内容分发效率vs搜索/商城转化),并据此制定差异化的运营策略?9.请你描述一次你用"行为日志+业务数据+访谈样本"挖掘高价值场景的过程:你如何从达人经营链路里定位AI最该介入的环节(内容创作/人群洞察/选品策略等),并用数据证明这是"真需求而非伪需求"?10.如果你要建立"使用反馈回收一问题分级一产品迭代一效果复盘"的机制,你会如何把主观反馈转化为可量化指标(例如失败率、二次编辑率、放弃率、申诉率),并定义"反馈被解决"的验收口径?11.如果AI工具影响直播间经营(例如话术、上架节奏、互动策略),你会如何搭建"实时预警+异常归因+处置SOP"的监控体系,并确保误报/漏报可控?12.假设你观察到"AI工具使用率上升,但转化率和GPM同时下滑",请你按优先级给出一套排查树:从流量结构、内容质量、人群匹配、货品供给、履约体验到合规风险分别用哪些数据证据来验证/证伪,并最终推动哪个团队做什么动作。
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