美团产品经理面经

业务场景1：AI美食推荐系统（临时饮食需求响应不足）美团某AI美食推荐系统对“临时饮食需求”响应不足，如用户突然想吃“低卡减脂餐”“适合儿童的软食”，推荐结果仍以历史偏好（如重口味川菜）为主。问题1：如何让AI美食推荐系统更精准捕捉用户的“临时饮食需求”？追问1：你会设计哪些“临时需求标签”入口（如快捷按钮、语音指令）？标签体系如何分类？追问2：临时需求与历史偏好冲突时（如平时吃辣突然要清淡），推荐权重应如何调整？追问3：如何判断用户的“临时需求”是一次性还是长期变更？依据哪些行为数据？业务场景2：AI骑手调度系统（恶劣天气+高峰订单积压）美团某AI骑手调度系统在“恶劣天气+用餐高峰”时，常出现“部分区域订单积压”“骑手抢单冲突”等问题，导致配送延迟率上升50%。问题2：如何优化AI骑手调度系统在“恶劣天气+高峰”场景下的效率？追问1：你会如何调整骑手派单优先级？需考虑哪些因素（如骑手位置、负载量、天气适应能力）？追问2：针对订单积压区域，是否需要动态调整配送费激励？调整幅度如何计算？追问3：如何让系统提前预测“恶劣天气下的订单峰值”？需纳入哪些预测因子？业务场景3：AI生鲜质量检测系统（肉类新鲜度判断不准）美团某AI生鲜质量检测系统（通过拍照识别）对“肉类新鲜度”判断准确率低，常将“轻微变质肉”误判为合格，导致用户投诉。问题3：如何提升AI生鲜质量检测系统对“肉类新鲜度”的判断准确率？追问1：你会让模型重点识别肉类的哪些新鲜度特征（如色泽、纹理、脂肪分布）？如何获取标准样本？追问2：检测时是否需要结合“环境因素”（如拍摄光线、角度）进行校正？如何实现？追问3：当检测结果存疑时，应如何提示用户和商家（如建议“进一步检测”“谨慎购买”）？

面试时间长证明面试官对你感兴趣，或者说你前半部分回答的问题并没有让面试官满意，面试官会继续问你问题从而发现你身上的闪光点，要是面试十分钟不到就草草结束，那大概率没戏。

行到水穷处，坐看云起时，越发艰难处，越是修心时。 众人嗤之以鼻的低谷期，恰恰是最好的提升期，顺境时的人向来不会反思和更正自己，低谷期却是一次很好的自我打碎重组的机会，只有艰难困苦，你才会想：为什么不行？我差哪了？技术不行？还是情商不行？还是我坚持不下去学习？我该怎么改正？ 最近发视频，大多数人都是抱怨、生活不如意找人发泄，我在牛客还是坚持干货为主，也许流量会少，但是希望可以真正的帮到大家。 说起这个问题，我实在是太有发言权了，老朋友都知道，我当初求职是多么艰难，一次去华为OD，一次去百度正编，每次都是踩钢丝，非要扒皮抽筋才能过得去。 我是双非一本，有空窗期，外包背景，在如今的形势下，求职是非常...

全程大概半小时，没有手撕环节苦苦回忆一番，记得几个印象比较深的问题（1）MySQL binlog主从复制流程，binlog格式（2）MySQL 为什么使用B+树作为索引，而非B树、红黑树（3）MySQL 优化（优化表结构、优化SQL语句、建立索引、使用时避免索引失效、架构上可以考虑使用主从 & 冷热表分离）（4）Redis 实现分布式锁要考虑？（使用原子命令setnx、设置过期时间、给分布式锁设置标识、使用lua脚本释放锁）（5）Redis 和 ZooKeeper 实现分布式锁的异同，适用场景（AP、CP）（6）Redis 集群模式（7）RocketMQ 深挖（broker架构、bro...