最近有些小伙伴,想要求职AI领域的产品经理,特别是AIGC的产品经理,但是不知道面试官会问哪些问题,也就不知道如何开始准备?该准备哪些东西?要准备到什么程度?最终导致迟迟不敢开始。
下面总共5家大厂:
百度&腾讯&科大讯飞&商汤&蚂蚁金服,均已拿到offer,面试问题罗列如下,仅供大家参考:一、科大讯飞AI产品经理面经(已拿offer)
*1.1 科大讯飞AI产品面经***业务技术面
1、简单讲一下你这个AIGC的项目(薛老板带着做的项目)
2、在做这个项目过程中应用了什么算法模型?为什么?
3、这个项目上线了吗,当时为什么要做这个项目呢?
4、这个项目是你独立完成的嘛,还是有导师带你呢?
5、聊一下你另一个项目,你当时做调研的维度是什么
6、你们做的这个产品相比于竞品有什么核心优势吗
7、你希望在这段工作中获得什么
8、 你认为AIGC/AI产品未来的发展方向是?
9、AI产品和普通产品有什么区别?工作流程以及核心技能等维度
1.2 科大讯飞AI产品面经-GM面
1、说一下你的职业规划
2、为什么想做AI这个方向?
3、你认为AI在未来什么领域上会有发展空间
4、刚刚谈到AIGC,如果AIGC和教育结合,你认为会有哪些点
5、之前有用到过一些电子产品,可以挑一个说一下优势和劣势嘛
6、你知道AI目前在B和C有哪些落地场景吗?
1.3 反问环节:
1、您对这个岗位的期待是什么
2、您怎么看AIGC和教育的结合
3、您怎么看GPT和百度文心一言的竞争二、商汤 AI产品经理面经(已拿offer)
2.1 商汤科技AI产品面经-业务技术面
1、你做的这个AI项目(薛老板带着做的对话机器人项目)使用的最核心的算法是什么?这种算法有哪些优缺点?
2、对于AIGC和大模型了解多少?
3、之前有做过机器学习相关的AI产品吗?为什么想做产品经理?
4、你为什么想来商汤,你希望从这段工作中获得什么
5、各个主流的深度学习平台的功能差异化
6、你对这些深度学习平台的评价是什么
7、可以简单说一下你未来的规划吗
8、你做AI产品有哪些优劣势?
2.2 商汤科技AI产品面经-GM面
1、系统的介绍一下你做的这一款AI产品
2、能给我讲一下你负责的这个项目的具体实现逻辑吗?
3、一款AI产品落地整个过程中,产品经理的工作流程和核心职责是什么?
4、请举一个实际案例,说明你的技术背景在跟研发沟通上、技术评估上很有优势,说明你在这方面比其他人厉害。
5、我们的产品工作中会遇到一些实际突发应急问题,需要你能把控住,有很强的项目管理能力。举例说明你有这方面的能力。
6.你觉得自己做产品经理最大的优势?
7.你还有什么问题想问我的?
2.3 反问环节提问问题:
(1) 结合今天面试,对我的专业能力和今天的面试表现,您觉得有哪些不足和提升建议?
(2) 如能入职贵司,您希望半年内甚至一年内,对我工作成绩有怎么期望?最后跟HR聊了一下具体薪资和商汤的一些福利三、蚂蚁金服AI产品经理面经(已拿offer)
3.1 蚂蚁金服AI产品面经-业务技术面具体岗位要求,设计一个蚂蚁金服内部自动客服系统。
1.自我介绍(每次面试必问)。
2.请介绍下你在研究生期间做人脸识别项目用的什么算法。
3.谈谈你对人工智能行业的认识,现在的商业化的场景,以后的能在哪些领域应用以及发展趋势?
4.最喜欢用的一个APP,喜欢的理由,还有哪些地方可以改进的。
5.简单介绍下你对深度学习的理解,有哪几种深度学习算法/机器学习算法?
6.介绍一下K-Means的算法的优点缺点,使用场景。
7.针对微信消息撤回还会留痕,很多人不爽,你是如何看待?
3.2 蚂蚁金服AI产品面经-GM面
1、有没有体验过AIGC相关的应用?你认为未来会在哪几个领域有比较好的前景?
2、实际案例,说明在产品工作里,你是如何将一个用户需求变成一个落地的AI产品方案。
3、对于Diffusion模型的实现原理了解多少
4、你觉得自己做AI产品经理最大的优势?
5、谈谈AI当前在金融行业都有哪些落地场景和应用?
6、微信"发现"里如果减少几个入口,你应该觉得减少哪个,理由?
7、假如领导给你十个需求,研发只能做一个,你如何说服你的领导?四、腾讯AI产品经理面经(已拿offer)
**4.1腾讯AI产品面经-业务技术面
Q1:你这个AI项目用到什么算法?有没有其他更好的方法,这种方法有没有试过?top1的solution是咋样的?A1:实话说,尽量在面试前准备多一点,尤其是关于产品的多种解决方案以及采用的算法框架上,这一点相对来说比较考察你的学习能力。
Q2:针对你的这个项目上线之后,有哪些“量化”的数据成果?A2:还是简历的问题,一定要提前准备好模型的评估指标,以及准备好数据表现。
Q3:谈谈这个领域有哪些竞品?以及竞品的优缺点?(该部门业务主要是做AI+云产品)A3:既然是产品面试,在已知所在岗位要面向的产品时,竞品分析报告必须得提前做好!这里我也是早就做了准备,主要是针对腾讯云/百度云/阿里云/Amazon等做了个分析(产品功能/推广/运营模式/商业化)。
Q4:关于产品,有没有看过一些书籍或者资料?A4:这个问题相对来说有点闲聊,说了下人人,pmcaff一些网站以及《AI产品经理:方法、实战》,所以说一些该看的书还是要看的,至少AI产品的一些基本书籍必须看看。
4.2 腾讯AI产品面经-总监面
Q1:自我介绍A1:这个基本是面试第一环节吧,讲一下过往经历跟岗位的匹配度,然后引导面试官看简历就好
Q2:还是简单说下实习经验这块,做了什么,达到了什么效果?A2:关键数据这块算是高频问题,所以这样的话还是需要提前准备好,把做的东西好好说下,只要对项目很熟悉,没啥难度,不过要有条理,按点答复。
Q3:问的一个产品问题,针对目前腾讯云热度不够,想给用户带来一些归属感,如果给你做这么一个社区产品,你会怎么做?
A4:这一块主要是考察的产品运营的能力1)腾讯内部员工孵化一些不错的员工,日常写一些使用教程之类的上传,有奖励;2)通过腾讯这个平台,让业界的其他从事云事业的小伙伴(尤其是一些刚开始玩的大学生)加入,做一个类似于GitHub这样的开源社区。3)培养种子用户,从一些平台(csdn)请一些高访问的发帖人过来,然后针对他们已经不错的帖子转发过来
4.3 腾讯AI产品面经-HR面
Q1:自我介绍?A1:
同上Q2:问到意愿城市?A2:因为这个岗之前听技术面的老大(电面完就加了微信,保持联系没坏处)说了,这个岗在北京,所以我就直接说留北京了,先拿下offer再说
Q3:有啥问题?A3:没啥问题,这个问题走心回答就行整体HR面还是比较简答的,不会涉及到太专业相关的问题,只要前面两面没问题就可以了。最终顺利拿到offer(意料之中),个人觉得主要是有项目经验,然后AI这块也懂,比较对口。总结:1)想要做AI产品,项目经验/实习经验很重要,基本都会问!2)简历内容一点要滚瓜烂熟,提前准备高频问题以及答案3)回答问题,条理清晰,逻辑清楚,电面或视频面可以准备小本本写一些容易忘的内容4)竞品分析报告必须得有一份5)面完一次,总结一次!6)能联系到面试官一定要联系,可以在面试之外好好表现下,表忠心啥的~五、百度AI产品经理面经(已拿offer)
5.1 百度AI产品面经-业务面
1、介绍一下你的第一段实习做的项目(建议从:背景-工作-业绩等维度阐述)
2、你在这个过程中主要完成的是什么工作
3、一些项目细节的问题,问的很细致(所以一定要对自己的项目深挖,并提前准备答案)
4、你不会感觉这样的产品很重吗,有考虑过标准化的工作吗?(产品的标准化和扩展性问题)
5、你会用什么原型工具,和一些产品需要用的软件
6、各个主流的机器学习平台的功能差异化(想做AI产品这个问题必须要准备)
7、你对这些机器学习平台的评价是什么
8、之前做的是机器学习相关的解决方案架构,为什么想做产品
9、自由提问环节
5.2 百度AI产品经理面经-GM面
1、简单问了一下实习经历,没有特别细致的去问(二面跟一面的侧重点不一样,一面偏细节,二面偏宏观)
2、知识图谱中数据存储的方式都有哪些,除了最基本的三元组外
3、你来百度实习,你想学到什么(主要考察求职者稳定性)
4、之前有做过知识图谱方向的实习工作,你对知识图谱都有哪些理解(考察AI产品必须具备的技术知识)
5、后面简单聊了一下思考,比较融洽的交流了一些问题的看法(面试官套路:看似随意,其实是为了让求职者放松警惕)
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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