阿里国际AI产品一面复盘

发点面经攒攒人品～1.实习介绍2.展开问了一段实习3.举例一个典型的场景 希望模型给你一个什么东西产出了什么4.怎么定义高风险流失 给什么数据让他去学习5.这些数据对模型产出结果的影响6.你们团队补充了哪些数据7.模型预测结果和实际准确率差距8.你怎么改进你们的产品9.反问

发面经攒人品中！1.如果你接手小红书AI数据生产平台一个核心模块(例如:多模态标注+质量体系)，你会如何做18个月战略与路线图?2.结合小红书"UGC内容+搜索+商业化洞察"的特性，你如何证明"数据标注平台"的ROI?(不要求精确数字，但要有可落地的测算框架)3.你怎么看AI数据生产领域的趋势(模型辅助标注、主动学习、生成式标注、对话式交互等)，你会押注的"下一代标注工具形态"是什么?为什么?4.当搜索、推荐、内容治理、商业化分析都来提标注需求，口径冲突、优先级打架时，你怎么做需求收敛与决策?5.请口述你会如何设计"数据进入任务拆分标注质检回流训练/评估版本管理"的端到端链路与核心数据模型。6.如果要上"AI辅助标注/预标注"，你会怎么设计人机协同流程，确保吞吐提升同时质量不掉?7.请你完整描述一个你认可的质量体系:抽检/互审/金标集/一致性度量/申诉机制等如何组合?8.小红书内容天然多模态(图文/视频/语音/评论)，如果目标是"结构化挖掘卖点/口碑/SPU颗粒度"，你会如何设计标签体系与采集策略?9.岗位强调LUI+GUI等创新交互。请你设计一个"对话式/指令式标注"方案，并说明它比纯GUI提升在哪、代价是什么。10.在这种平台型B端工具里，你如何定义PRD规范(数据流、状态机、权限、异常、埋点、验收标准等)，并确保研发/算法/测试理解一致?

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 实习拷打2.项目拷打3. 论文拷打4. 对实习经历做一个介绍?这个产品的输入输出是什么?用到哪些大模型能力?5. 设计的这个产品的北极星指标是什么?6. 你认为一个产品从0到1过程中最重要的节点有哪些?7. 你如何识别发现产品开发过程中的问题?8. 你如何识别发现产品开发过程中的问题?9. 针对过往的项目或实习遇到最大的难点是什么?10. 你使用coze之后觉得它有什么不足和可以改进的方向?11. 最近有使用或了解什么新的AI应用产品吗?觉得它有什么特点?12. 对于Manus目前推出的功能进行评价?13. 解释一下MCP14. 解释SFT，pre-train，reinforced learning

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