理想AI产品面经拆解

原文(来源:牛客网,作者:Arancia_Arancione,门头沟学院):

二面 业务面 40min

1. 自我介绍
2. 本硕专业都和AI没啥关系,为啥想当AI产品经理?
3. 谈一下对AI产品经理这个岗位的理解,以及它对应的职责
4. 你觉得AI产品经理需要具备哪些技能
5. 谈下对人工智能未来发展趋势的看法
6. 你有多段实习经历,你觉得对你来说成长最大或者收获最大的是哪段?
7. 介绍一下在小米的实习
8. 你说到会通过策略调整来提升大模型,是什么策略?怎么调整的?展开讲下
9. 小米这段的大模型数据评测
10. 评测的核心指标是什么?怎么得到的?
11. 这段实习中,你遇到的最大的挑战or困难是啥?怎么解决的?
12. 再讲一下Minimax的这段实习
13. 讲下数据标注的工作
14. prompt方面做了什么具体的内容?
15. 谈一下深度学习这块的原理,例如卷积神经网络、强化学习等,原理+应用场景
16. 有监督学习和无监督学习的区别是啥?
17. 假设我们现在有一个需求,需要找一个合适的模型来进行解决。现在市面上有很多模型,我们要怎么去选择?或者说怎么验证某个模型就是能够达到我们的预期的?市面上常见的大模型有哪些

───

1. 17道题40分钟——理想的「剥洋葱」追问战术

理想二面问题数是百度、vivo的3-4倍,时间相同。面试策略是「快速下钻,触及边界」——每题约2分钟窗口,立刻追问下一层。靠背诵的答案撑不过三轮追问。面试官要的不是完美答案,是认知边界在哪。

2. Q8-Q10连续追问链暴露了面试的真实目的

Q8「什么策略」→ Q9「评测怎么做」→ Q10「核心指标是什么、怎么得到」。从方法论→实操→量化的下钻路径。如果实习经历真实深度参与,Q10能直接报出指标和获取方式;如果是包装的,到Q9就开始含糊。面试官用这个链精确测量实习深度。

3. Q15「谈一下深度学习原理」——AI PM面试的技术边界测试

考的不是有没有ML学位,是能不能用产品经理的语言讲清楚技术原理。合格回答用类比:CNN像滑动窗口扫描图片,强化学习像训狗。不合格要么背教科书定义(不懂跟非技术人员沟通),要么完全答不上来(跟算法工程师沟通成本极高)。

4. Q17「如何验证模型达到预期」——区分AI PM和传统PM的终极问题

传统PM验证「功能有没有按PRD做出来」;AI PM验证「模型在不完全可控的情况下能不能稳定输出期望结果」。高分框架:验证维度(准确率/召回率/延迟/成本)→ 评测集(正常+边界+对抗Case)→ A/B方案 → 上线标准。
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xdm 早上喝奶茶差点喷出来。事情是这样的,我们班有个哥们儿,简称 L,去年秋招拿了字节sp,专业方向是后端。我们当时都震惊:这哥们儿平时课上从来不发言,期末小组作业基本是划水的那种,刷题平台 commit记录我点进去看过,绿格子稀稀拉拉。但他面试一路绿灯。一面二面三面 hr 面,全过,给的还是sp。当时班级群里恭喜他的、问他经验的、约饭的,热闹了一周。他说自己"运气好,准备充分"。我们都信了,直到三月初他入职。入职第二周开始,班里另一个进字节的同学W(在隔壁组的)开始跟我他的不对劲。一开始是写代码慢,后来写不出来,再后来是组里 mentor 让他fix 一个简单 bug 都搞了一下午没动静。最离谱的是上周。W 说他们大部门搞了个新人分享会,让新人讲一下自己负责模块的设计思路。L 上去讲了 20分钟,全程念稿子,问答环节别人随便问一个"那你这里为什么用 Redis 不用 Memcached",他直接卡 30秒说"这个我回去再确认一下"。会后他 mentor 直接找 leader 谈,leader 找 hr 谈,hr调出了他面试录像,全程对比口型和回答节奏,发现他二三面有大量时长在偷偷看屏幕外(推测开了双机位 AI 答题)。(这段是 W后来转述给我的,他自己也是听他组里同事八卦来的)昨天下班前,W 告诉我L 被辞退了,让他自己走,不走就走仲裁但会发函到学校。L 现在已经回学校了,朋友圈仅三天可见。我说真的,我不是个心眼小的人,但是我看到这个消息的时候真的有种"嗯,挺好"的感觉。去年秋招我投字节后端,简历挂。我准备了八个月,背 八股 + 刷 500 题 +项目改了三版,连面试机会都没拿到。班里这哥们儿凭着一个外挂上岸,最后还是被甩出来了。不是说作弊就一定会被发现,但是当面试拿到的 offer远远超出真实能力的时候,迟早会有这一天。试用期三个月不是给你过家家的,是真的要写代码、要在会议上回答问题、要扛需求的。我现在反而有点同情他。同情他相信"上岸就是终点"。发出来不是为了嘲笑谁,就是想说给那些正在被身边作弊上岸的同学搞得很 emo 的 uu 们听——别急,回旋镖很长,但它一定会回来。你继续刷你的题,写你的项目,背你的八股。该是你的迟早是你的,不是你的早晚还得还回去。xdm 共勉。
牛客12588360...:我不想评论面试方式,作弊是绝对不对的,但是你八股加刷题也不过是个做题小子,他穿帮纯粹是他菜,你也没有高明到哪里去
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昨天 17:13
华南理工大学
🍠注意!游戏大厂春招面试开打了~🎮我翻遍最近面经+自己踩过的坑,浓缩出9个高频问题+怎么答才不踩雷💡纯干货!👈答题思路看图1. 请分享一个你主导或深度参与的、与“算法或数据驱动体验优化”最相关的项目。AI/数据在其中解决了什么关键问题?你如何归因其对核心指标的影响?2. 假设要为一款高沉浸感开放世界游戏设计一个以“AI NPC”为核心的玩法,你的核心设计理念是什么?它会如何与传统任务系统结合,并创造独特的体验?3. “AI动态关卡”或“AI自适配难度”是前沿方向。请构思一个具体的应用场景,说明AI如何实时调整游戏环境或挑战,为玩家提供“始终处于舒适区边缘”的体验。4. AIGC可大幅加速美术、音频、文案资产的生产。你认为哪个环节应用AIGC的边际收益最高?请提出具体的产品化工具构想。5. 面对开放世界游戏“内容消耗速度快于生产速度”的永恒挑战,AI除了生成静态资产,能否在“生成可玩的动态内容”上发挥作用?请简述一个可行的技术-产品方案框架。6. 如何利用玩家行为数据与AI,对游戏的“新手引导”或“经济系统”进行个性化与动态调优,以提升前期留存与长期生态健康?7. 对于游戏内的社交与合作玩法,AI可以如何辅助进行队友匹配或行为引导,以提升整体社交体验与团队成功率?8. 在不影响竞技公平性的前提下,如何将AI设计为一项增值服务?请阐述其产品形态与付费点设计。9. “AI创作平台”可激发玩家UGC生态。如果面向玩家开放简易的AIGC工具,你认为最关键的产品与社区治理策略是什么?
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