阿里云AI产运校招二面 40min

1.实习介绍
2.为什么这么做产品设计,怎么做运营推广的
3.上一段实习最有成就感的项目
4.为什么要做xx产品能力,业务价值是什么
5.目前产品的发展阶段,为什么这么定产品规划
6.这样一个xx产品能力应用在Agent工作流上面有什么不同效果
7.和传统数据库相比,目前数据库的技术提升和所带来的业务价值是什么
8.如何评估RAG的效果,客户成功指标有哪些
9.讲一个和业务结合比较深的项目
10.具体设计了哪些指标
11.改进的方案比原方案提升在了哪里
12.产品方案的具体业务价值在哪里
13.你是如何学习AI的
14.如果下一步让你做AI能力,你想做什么方向,举一个具体的例子
全部评论
最后一个题太宽泛了
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发布于 02-12 15:38 江西
感觉最后那个不好回答啊
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发布于 02-04 20:57 陕西
面了多久,有结果了吗?
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发布于 02-04 14:04 北京

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发一下问题给大家参考,攒攒人品!!!1.在淘宝/天猫场景下,若希望利用大模型重构“商品搜索”或“客服”体验,在技术路径上,你会优先考虑基于通义大模型进行精调、采用RAG+提示词工程,还是探索多智能体协作方案?2.如果要为“商家经营工具”设计一个AI功能(如自动生成商品详情页),你会如何规划其MVP的发布与迭代节奏?3.对阿里云的通义大模型家族、灵积模型服务平台或百炼平台有何了解?你认为它们如何与集团的电商、物流、本地生活等业务板块结合,创造“1+1>2”的价值?4.在涉及高并发、高可用的电商AI产品(如大促期间的智能客服)设计中,如何与工程、算法团队协同,从产品层面保障服务的稳定性、伸缩性与成本可控?5.一个具有战略价值的AI项目(如面向百万商家的智能经营顾问)往往需要持续投入。在争取长期预算时,你通常会如何构建其短期、中期、长期的商业论证?6.在阿里云背景下,如何理解并规划AI产品的“云上成本”?在产品功能设计中有哪些具体的优化杠杆(如模型选型、缓存策略、调用频率管控)?7.对于电商场景的AI产品(如智能推荐、营销文案生成),你认为最关键的3个业务效果指标是什么?它们如何与团队的OKR对齐?8.如何建立从海量电商交互数据中,自动识别bad case并转化为可执行的产品优化点或模型训练需求的闭环机制?9.在电商环境中,AI生成的营销内容或推荐策略可能涉及消费者权益保护、价格合规、商品质量等敏感问题。如何在产品机制中前置性地设计审查与纠偏能力?10.如何思考并减少AI在用户画像、个性化服务中可能无意识加剧的“信息茧房”或“消费偏见”?
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