字节AI产品一面凉经

感觉在牛客已经潜水好长时间了，我也看到有不少牛友想要投AI大模型产品岗位。正好，我作为业务面试官，可以跟大家一起复盘下前一阵部门的三轮面试流程。其实全程面试考察的重点，还是候选人的项目扎实程度、结构化思维和AI产品基础素养。第一轮面试：45分钟1、系统介绍一下你第一个AI实习项目这种宏观问题，建议使用STAR法则或者为什么做、怎么做、做完之后的效果三段论来回答。我不仅听故事，更通过你的叙述结构，评估你的结构化思维和项目全貌掌控力。2、sd项目中的提示词是如何编写的？我会遵循“角色定义-任务清晰-格式约束-示例引导”的原则。一个完整的提示词模板应是一个“工程系统”。3、提示词模板你会怎么来写？你...

现在AI起来了，很多公司招AI 产品岗。soob一搜一大堆。如果你是一个没有做过产品实习，或者做的不深入，建议不要把实习all in AI产品实习。1）壁垒非常高。今年AI产品待遇空前的高，也对候选人要求空前的高，本来产品就卷，选择all in，只会一将功成万骨枯，牛的特别牛，差的特别差。2）能力不通用。AI产品非常青睐技术背景，比如理工专业，有过算法实习，这些都需要很多的时间精力去沉淀，但是这些能力并不属于产品的基础通用能力，而且很多也是仅限于了解，浅尝辄止。3）对面不愿培养，只想找个标注外包。产品实习生本就尴尬，个人能力+信息差导致短时间很难独立负责业务，所以大部分AI产品实习生都会在前期去做数据标注+AI竞品调研，至于后期，如果能像2）一样投入，自然可以深入学习，但大部分都会逐渐沦为工具人，去做边角料工作。今天不止看到一个AI产品实习生JD了，很多公司只利用，不培养

在牛客运营同学的热情邀约下，接着写下一篇分享 深度拆解：如何系统介绍你的第一个AI实习项目？这是所有面试的开场白，也是决定“生死”的45分钟里最关键的前10分钟。很多同学讲得口干舌燥，但我听完却是一头雾水。作为面试官，我问这个问题到底想看什么？业务Sense： 你知不知道为什么要写这个Prompt/做这个Agent？是为了解决什么业务痛点？技术理解力： 你对大模型的边界清不清楚？是盲目调用API，还是懂一点RAG、微调的底层逻辑？产品闭环思维： 做了之后效果如何？你怎么衡量好坏？避坑指南：千万不要只说“我写了多少条提示词”、“我搭建了几个工作流”。这叫“劳动力输出”，不叫“产品思考”。推荐回答...

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了