看完20份AI产品JD,我押这些面试题

1. 请介绍一个你接触过的与AI相关的项目或研究,并说明AI在其中扮演的角色。
2. 抛开具体技术细节,你怎么向公司市场部的同事通俗地解释“机器学习”是做什么的?
3. 如果要你为主流电商平台的客服系统设计一个智能问答机器人,你会如何规划它的核心能力和演进路径?(追问:在上线初期,你会设计哪些机制来应对AI“答不上来”或“答错”的情况?)
4. 在AI产品中,如何平衡算法的“准确性”和系统的“响应速度”(延迟)?
5. 你觉得当前AI技术在电商领域,最能创造价值的1-2个应用场景是什么?为什么?
6. 什么是“数据飞轮”?它对AI产品为什么重要?
7. AI产品存在“黑箱”问题,可能会影响用户信任。在产品层面可以做些什么来缓解?
8. 如何判断一个业务问题是否适合用AI来解决?你会考虑哪些维度?
9. 你如何持续跟进快速变化的AI技术趋势?最近有看到什么让你印象深刻的新应用吗?
10. 你认为AI产品经理最核心的挑战是什么?是技术理解、业务场景,还是别的? #AI面试问题分享#
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面试官不一样 很随机
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发布于 03-03 19:25 陕西

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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