北森测评,性格测试是不是有测谎功能

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！简历深挖详细介绍一下你在**实习期间做的最核心/最能体现你能力的一个项目。1.【业务背景】当时为什么要做这个AI产品？传统的人工处理方式存在什么痛点？2. 【产品设计】该产品的设计逻辑？具体分为哪几个核心节点？3. 【项目难点与迭代】在实际落地过程中，有没有遇到产品无法解决的Bad Case？你是如何优化和兜底的？4. 【项目复盘】通过这个项目，你最大的收获/最大的个人成长是什么？产品感1.【泛产品分析】请分享一个你最近经常使用的、或者比较喜欢的AI/互联网产品。追问1： 你觉得它做得好的地方在哪里？追问2： 如果让你来做它的产品经理，你会如何优化/改进它？2.【本品分析】你在日常使用微信支付时，有没有遇到什么体验不好的问题（痛点）？追问1：如果要优化这个功能/体验，你有什么具体的解决方案？

原文（来源：牛客网，作者：Arancia_Arancione，门头沟学院）：二面 业务面 40min1. 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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1.自我介绍2.介绍项目3.进程线程协程的区别和各自优点缺点，以及应用场景4.mysql隔离级别5.一般用的什么隔离级别6.可重复读可能造成什么风险7.怎么解决幻读8.一个网站可能面临哪些安全风险？9.解释DDos和防范策略10.解释sql注入和防范策略11.解释中间人攻击和为什么会导致这种问题12.https为什么安全13.mysql有哪些索引14.聚集索引和非聚集索引有什么区别15.场景题：如何利用内存获得一个文件中存储的url出现次数前几名的url，文件尺寸远大于内存。16.算法题：非hot100，给出一堆城市的ip范围，输入ip，查找其对应城市总结：手撕没撕出来，说了思路，应该凉了