得物-电商运营面经

最近两周学会的：了解什么是 benchmark，怎么做测评集数据。写 prompt 给模型生成的答案打分。学会了怎么排查一些基础的agent bug。看用户负反馈，先看调用链路，再看输入输出，最后怀疑人生。记录一些新思考：1️⃣ 别怕问问题首先摸清楚究竟应该做什么，哪些事情的优先级更高。如果搞不清楚可以问 mentor，了解具体情况。把一些基础的概念理清楚，后续会少犯错。可以在便签上记一下哪些业务找哪些负责人，这样协作起来会更高效。还有一个 i 人地狱的行为，就是我发现如果协作方没回消息可以直接去他座位上找他，沟通效果会更好。啊啊啊啊我虽然是 e 人，但是这种场合真的会变成 i 人。2️⃣ 建立术语词典把每天听到的新词记下来，不用追求技术深度，但要理解业务含义。比如虽然不懂搜索调用了哪些技术，但要清楚为什么这么做。最近发现一些反馈是用户觉得搜索时效性差，反推逻辑是：模型不能在每次用户提问的时候都开搜索，这样会浪费一些算力资源，所以需要在前置开个意图判断的小模型预判用户问题需不需要搜索，简单问题直接让大模型回答，只有涉及实时信息、专业知识或不确定内容时才调用昂贵的搜索功能，节省搜索成本，并且提高回答速度。后续可以记录这些 case 做优化。3️⃣写 bug 日记每遇到一个bug，不要只满足于解决，要记录下来：现象是什么、原因是什么、排查路径是什么、怎么避免的。有相似情况就不用找开发去再排查，一些简单的 case 也能自己 debug。4️⃣找到自己的价值刚开始会感觉有些无法融入，周围人说话有点像听天书。全是做技术的，做模型产品运营和功能产品运营不太一样。公司的产品就是模型，所以很多事情就是在做模型本身的优化，要学很多东西。后面也逐渐觉得，虽然文科生没有技术背景，但是也能做用户洞察，做创意策划。保持对人的好奇、对故事的敏感、对体验细节的执着，这些也是很稀缺的能力。0经验的同学可以试试先做一段普通产品运营岗慢慢转。找那种急招或者招人比较多的实习；还有一种方法是在传统业务中做一些 AI 工作，在简历里强调这段经历。

产品岗的"刷题"和技术的"刷题"完全是两码事！分享我的产品面试准备清单：案例分析必练：估算题：估算北京有多少个加油站、估算抖音日活设计题：设计一款面向老年人的社交APP、为盲人设计一款地图优化题：抖音有哪些可以优化的点、微信支付怎么提高使用率产品sense必背：常用模型：AARRR、RFM、SWOT、用户体验五要素竞品分析：选两个APP深度拆解（功能对比、用户路径、商业化）数据指标：DAU/MAU、留存率、转化率、LTV个人经历必挖：STAR法则包装每一个项目准备3个最能体现产品能力的案例有没有产品大佬分享面经？球球了！

一、基础认知题（必问）1. 你理解的AI产品经理和普通产品经理有什么区别？2. 大模型、NLP、CV、AIGC、RAG、Agent 分别是什么？用一句话讲清楚。3. 现在主流大模型有哪些？各自特点是什么？4. AI产品的核心难点是什么？（效果不稳定、不可解释、数据依赖、成本高）5. 你做过的AI产品，解决了什么业务问题？二、技术理解题（不用写代码，但要懂逻辑）1. 什么是Prompt工程？好的Prompt具备哪些要素？2. 什么是RAG？为什么要用RAG，解决什么问题？3. 什么是Agent智能体？工作流程是什么？4. 大模型幻觉是什么？怎么降低幻觉？5. 模型微调（Fine-tune） 与提示词优化的区别与适用场景？6. 如何评估AI效果？指标：准确率、召回率、流畅度、相关性、人工满意度。三、产品设计题（高频实战）1. 给你一个场景（客服/写作/知识库/教育/办公），怎么设计AI产品？2. 如何设计AI对话产品的交互？（历史记忆、打断、澄清、重试、撤回）3. 如何做AI功能的需求优先级？4. 如果模型回答不稳定、很慢、很贵，你作为PM怎么优化？5. 设计一个AI知识库问答产品，画出核心流程。6. 用户说“AI不好用”，你怎么定位问题？四、项目与复盘题（必准备）1. 讲一个你最成功的AI相关项目，你做了什么，结果如何？2. 项目中最大的风险是什么？怎么解决的？3. 你和算法/研发怎么协作？需求怎么落地？4. 你如何衡量AI产品的价值？（效率、成本、收入、体验）5. 如果模型效果达不到预期，你会怎么办？五、业务与行业题1. 你觉得未来1–2年AI产品的机会在哪？2. To C 和 To B 的AI产品有什么区别？3. AI产品的商业模式有哪些？（API收费、订阅、私有化、按调用量）4. 数据安全、合规、隐私对你的产品有什么约束？5. 你最近在关注哪类AI产品？为什么？六、逻辑与压力题1. 你觉得AI产品经理最核心的三个能力是什么？2. 没有算法背景，怎么做AI产品？3. 研发说“实现不了”，你怎么推进？4. 你未来1–3年的职业规划？

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