德赛西威内推

现在面试不管什么岗位，几乎都会被问AI！我整理了面试官最爱问、最容易踩坑的AI问题，应届生/职场人都能用，直接背答案。一、必问基础题（100%会遇到）1. 你怎么理解AI、大模型、AIGC？2. 你用过哪些AI工具？解决了什么问题？3. 什么是提示词工程（Prompt）？怎么写才好用？4. AI会带来什么影响？对我们行业有什么用？二、岗位通用高频题运营/产品：如何用AI提升效率/做内容/做用户分析？客服/销售：怎么用AI做话术、质检、客户分层？技术/测试：RAG是什么？LLM微调与Prompt区别？文职/行政：AI如何帮你做表格、写方案、整理资料？三、面试官最爱挖的“实战题”1. 你用AI做过最成功的一件事是什么？（STAR法则准备）2. AI出错了（幻觉）你怎么处理？3. 不用AI你也能完成，为什么要用AI？4. 未来半年你打算怎么提升AI能力？四、高分回答思路（直接套用）不说空话：工具+场景+结果不吹不黑：承认AI局限，强调人主导贴合岗位：只说和工作相关的，不聊无关技术五、避雷提醒别只说“会用ChatGPT”，要讲业务价值别不懂装懂，技术术语不会就说“了解应用层面”别否定AI，也别神话AI

这个之前写过一篇了，再补充几个秋招被问到的："你在工作中用过哪些AI工具？" — 这个几乎每家都问，一定要提前准备好"AI生成的测试用例你怎么评估质量？" — 考察你有没有真的用过，不是嘴上说说"如果AI给了错误的建议你怎么办？" — 结合真实经历说最好"你觉得AI会取代测试工程师吗？" — 这是开放题，但千万别说"不会"就完了，要说出你的思考"用过哪些AI大模型平台？体验如何？" — ChatGPT、文心一言、通义千问，至少用过两三个我的经验是：面试官不期望你是AI专家，但他们想看到你有AI思维，愿意拥抱变化

AI产品经理面试该怎么准备？今天把我平时面试候选人时，最常问的4类核心问题和面试中比较好的回答分享给你们。其实我一直觉得，面试AI产品经理，底层还是看能力匹配度，但作为面试官，我问的每道题都有明确考察目的。今天分享的这4类题，就是我筛选候选人的核心标准，把这些摸透，你面试时就能精准踩中得分点！一、通用基础题（考察岗位匹配度）我一般会问自我介绍、优缺点，还有最后让你反问我。这里说个印象深的案例：有个候选人自我介绍全是泛泛而谈，没提一句和AI产品相关的经历，这就是典型的差回答；但有些同学则会主动聚焦，比如会说“我之前参与过AI客服的需求梳理，重点负责数据标注的需求对接”，一下子就戳中了我的关注点。所以这类题不用复杂，重点是结合AI岗位特点做针对性准备。二、AI项目落地全流程题（核心考察项）这是我最看重的一类题，必问的是“你有没有完整跟进过AI项目？从需求到上线迭代，每一步你都做了什么？”我记得有一个同学的回答就很好，他能清晰拆解“先和算法团队对齐需求边界，再协调数据团队准备训练数据，模型上线后通过A/B测试优化阈值”，细节拉满，当场就加分了。这部分是核心差距点，一定要实打实准备。三、潜力题（考察行业敏感度）我常问“最近用过哪些AI工具？说说你对GPT和Claude的区别理解”。有个同学只说过用ChatGPT写文案，再问模型区别就说不上来，这就是潜力不足的表现；但如果在面试的过程中不仅能说清两款模型的定位差异，还能结合自己用Claude做长文档总结的体验，分析出它的上下文理解优势，这种对行业的敏感度就很加分。平时一定要多体验、多思考，别只停留在表面使用。四、宏观认知题（考察行业格局）我一般会问“你怎么看AI产品的商业化难点？” 有个同学能结合具体案例，说“比如To B端的AI产品，客户对效果预期和实际落地有差距，而且数据安全问题会影响付费决策”，还能给出自己的解决思路，这种有深度的认知就很亮眼。这类题考察的是你的行业格局，一定要结合案例多思考，别空谈理论。总结：这4类就是我面试AI产品经理的核心题库：通用基础题看匹配度，项目全流程题看实操力，潜力题看敏感度，认知题看格局。

1.自我介绍2.是否在校，学校，毕业情况3.实习大概多长时间？4.项目是练手的还是什么5.那个业务使用了AI？是搭建了工作流还是什么6.介绍一下RAG是如何垂直构建知识库的？7.是否对数据库做一些处理？还是直接拿别人现成的8.Redis与常规数据库有哪些区别9.介绍一下秒杀的设计思路10.有实际的做一些并发测试吗，是用什么工具测的？11.在做的过程中有哪些功能对你来说有比较大的收获？12.除了Redis是否还了解其他非关系型数据库？13.硕士期间研究方向14.本科相关专业课15.公司内除了Java也有其他自研方面，Python等方面，有哪些偏好？16.最快到岗时间反问：还有几面？还有两面：技术主任面+HR面没怎么问八股，估计在下一面