近几年负责数据产品团队，经历团队人员的变迁，进行过几百+简历的筛选，近百场社招、校招面试。金三银四的求职/招聘季接近尾声，想把自己招聘数据产品经理的过程进行总结，分享给想找数据产品经理工作的求职者。
一、数据产品经理的能力要求
多数企业数据产品经理要身兼产品经理、项目经理、设计师、QA多职，对产品经理的能力要求比其他产品会更加综合全面，除了数据技能和产品经验外，在需求分析、竞品分析、产品规划、产品设计、文案功底、[项目管理]方面的能力，也是拉开能力水平的重要维度。
需求分析：数据产品用户以企业内部为主，用户来源于产品、运营、数据开发等不同部门，需求类型也是五花八门，产品经理要充分了解业务工作的背景，当前流程，主要诉求，再去综合判断需求的实现方式，很多产品不会分析和挖掘需求，最终论文需求产品经理(承接和转发需求)
竞品分析：数据产品不像C端产品，各个应用市场搜一下就可以看到新增了功能，企业内部数据产品一般仅限内部用户，外网可以获取的资料有限，目前主要的竞品是来源于商业化版本的数据产品，如用户行为分析系统：神策、GrowingIO；应用统计类产品：百度统计、友盟、talkingData；BI可视化：QuickBI、帆软BI、Tableau、网易有数等；开发套件：阿里dataworks、网易猛犸等
产品规划：数据中台产品是一整套的[大数据解决方案]，各个系统之间数据流转有着很强的耦合关系，产品规划时，除了自身功能实现外，和外部系统做好联动。
产品设计：数据产品的用户同理心决定产品交互设计的友好性，很多产品会考虑“内部产品能用就行”，强调功能先行，忽略产品体验，产品上线后，能用，难用
文案功底：通过友好地文案指引，可以帮助用户快速上手产品，降低学习成本，减少用户咨询响应，尤其是工具类数据产品，见过文案缺失、指意不明的产品，用户使用时各种卡顿
项目推进：数据产品的Deadline一般弱于C端产品（跟着应用商城发版），产品经理通过项目管理手段，推动团队按期保质保量的完成项目。
二、数据产品面试考量维度
不像开发人员面试，可以抛个JVM、多线程、Springboot等具体技术栈的问题，来看候选人的技术能力，产品经理的能力要求，很多都是隐藏在冰山下层的，曾经遇到过一些入职后发现不匹配的情形：
- 面试时各个方面规划侃侃而谈，很有一番见地，实际工作过程，高不成低不就，小事情不想做，大事做不成
- 理论、项目经历没问题，产品方案设计粗糙，完整度低，产品上线质量差
- 知识、技能OK，自我驱动力差，时间管理混乱、项目推动拖沓
- 产品通用能力良好，但敬业度低，当一天和尚撞一天钟，职场老油条
- 玻璃心，情绪管理能力差，遇到和需求方、开发意见冲突，难以听取不同评审意见，遇到问题不沟通，自己YY团队成员的想法，问题积压多了，一拍两散
- 做事过于一本正经，一板一眼，大小事喜欢上纲上线，项目团队人际关系剑拔弩张，私下相互抱怨
- 需求分析转化能力差，缺少独立思考，
- 用户同理心差，产品设计用户使用成本高
那如何通过1个小时的面试过程，找到更合适的人呢？不可能面面俱到把所有能力项全部聊一遍，一般会分为知识、专业技能、通用能力、行为动机四个维度。
专业知识：知识是指通过学习、培训可以获得知识，是相对容易获得的，比如作为数据产品经理，通过网络课程培训，了解了指标体系建设理论、数据中台OneData理论、Axure高保真设计方法等，是从不知道到知道的过程，知识一般用广度和深度来衡量。
专业技能：技能是指运用知识和经验执行一定活动积累的能力，是行为和认知活动的结合，技能和知识是密不可分的。技能是一种操作能力，一般用熟练度衡量，是对知识的一种运用能力，可以通过不断地练习来提高，熟能生巧一般说的就是技能。例如数据产品项目从0-1的实践经验，需求分析、项目管理的能力
通用能力：是指无法通过学习、培训等方式快速获取，而必须通过刻意练习强化才能内化和外显出来的能力。比如个人的学习能力、沟通表达、产品思维、思考能力
行为动机：个人对工作、对生活的态度，是否自我驱动追求结果，是否有明确的职业发展规划，对数据产品是否长期感兴趣
三、数据产品面试过程
根据数据产品经理的能力要求，形成相对固定的面试流程，可以更加结构化，提问问题主线清晰明确，减少东一榔头西一棒子式的提问。
Part1：自我介绍
目的：通过2~3分钟的自我介绍，了解候选人沟通能力、逻辑表达，以及简历外的其他信息
期待内容：是谁，主要工作经历，典型项目及价值成功，产品技能领域（开发套件、数据资产、BI工具、还是数据应用），其他辅助信息，或简历外的内容
减分项：回答过于简短，几句话结束，或过于啰嗦滔滔不绝，内容组织缺少逻辑性，不符合金字塔原理（总分）；背诵简历内容
Part2：技能评估-项目经历
目的：针对具体项目经历，了解候选人在项目实施过程中体现出来的需求分析、产品规划、项目推进等方面表现出来的产品技能
期待内容：为什么做这个项目(解决问题)，项目规划思路，项目难点，解决方案，项目数据效果，个人收获，未来规划
减分项：直接讲产品实现，缺少为什么做的介绍，项目成果不具体不量化，流水账式的项目介绍；缺少独立思考，被动执行需求;
面试常用问题
1.在xx项目中，你遇到的最大困难是什么？如何解决的？
2.在过去工作经历中，你做过最成功的项目是哪个，为什么？
3.可以详细介绍下XX项目吗？
Part3：技能评估-情景假设
目的：基于STAR原则进行了解和提问，对某个产品的设计优缺点和改进建议，设计某个产品的设计思路，了解对用户需求、痛点的洞察，对解决思路的设想和思考
期待内容：产品的目标、产品用户、产品功能框架、部分功能的重担阐述
减分项：直接讲细节实现;回答没做过，不太了解；回答完全偏离情景；思路不清晰，没有从需求分析到功能规划到实现的流程主线
面试常用问题
1.我们想做一个XXX项目，解决XX问题，如果你是产品经理，你准备怎么做？
2.你了解的XX产品有哪些，如果让你自己设计一款XX产品，你想怎么做？
3.你觉得XX产品现在有哪些做得好的，以及做得不好地方，为什么
Part4：通用能力
目的：通过直接的问题或者某一项目经历，了解候选人的学习能力、商业理解能力、思考能力等
期待内容：有独立的见解，关注和了解行业趋势，有自己的学习习惯和方法
减分项：除工作外无主动学习习惯、不关注行业、缺少独立思考
面试常用问题
1.你一般都是什么时间，通过什么方式来学习XX方面的知识？最大的收获是什么
2.你对近期XX热点怎么看？
Part5：专业知识
目的：了解数据专业知识的了解情况
期待内容：会的可以清楚的表述掌握情况，个人理解，应用场景，不会的坦诚不会
减分项：会的了解不深入，不会的还东拼西凑侃侃而谈
面试常用问题
1.你的SQL用的多吗，什么场景下会使用？
2.指标体系怎么理解，你们是怎么解决指标口径不一致的问题的？
3.数据仓库常用的建模理论了解么？星型、雪花模型有什么优缺点
4.HadoopXX组件主要用来做什么？
5.知道哪些数据分析方法？
Part6：行为动机
目的：了解候选人数据产品兴趣意愿，职业发展规划，个人成就动机
期待内容：职业规划是数据产品经理，愿意和数据打交道，希望用数据给业务带来价值
减分项：目标不明确，可以做可以不做，感觉不到数据带来的价值成就感
面试常用问题
1.数据产品经理和产品经理岗位有什么差异？
2.职业发展规划是怎样的？
3.曾经有没有数据指导业务决策，产生价值的案例
4.过去觉得最成功，和最有挫败感的事情分别是什么？
5.几段工作经历的离职原因
Part7：候选人提问环节
目的：了解候选对新公司关注的点，看个人期望
期待内容：做的事情是否和个人规划匹配，新公司是否可以解决当前离职的问题
减分项：没有问题(可能无所谓，不是目标岗位)，只问加不加班、薪资等，不问其他问题
面试常用问题
1.当前团队人员结构和分工大概是什么样的？
2.团队目前主要产品领域，服务业务对象
Part8：辅助信息
目的：通过候选人过去产品设计案例，了解PRD能力，不建议留作业，有的候选人比较反感
期待内容：提供真实的项目PRD案例（[数据脱敏]，体现真实设计水平
减分项：提供UI设计稿
面试常用问题
1.过去设计的产品PRD方案，有没有可以提供的案例？
四、总结
面试过程多维度评估人岗匹配度，希望更大概率的招到合适的人员，但依然难以避免入职后发现不合适的情况。虽然面试过程是分以上几个环节，但最重要的是行为动机，自驱力强有意愿和兴趣最重要，然后是可以迁移的通用能力，最后才是专业知识和项目经验。每一个面试官都希望选拔出高潜力、值得长期发展和培养的优秀人才，知识和技能可以快速培养，能力可以持续磨练，行为动机无法轻易改变。
如何学习AI大模型？
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三、AI大模型各大学习书籍
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五、结束语
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