2026秋招 | vivo AI产品经理面经(已OC

📍 方向:蓝心小V等智能体方向

🎯 面试轮次:一面

⭐ 面试体验:★★★★★

面试官专业、耐心,沟通氛围极佳,业务洞察深入。

面试问题记录
请做一段自我介绍。

➤ 重点分享对AI类APP的使用理解,并主动提及Prompt工程学习经历(如吴恩达课程、博主实践案例),巧妙“埋钩子”引导提问。
对比你提到的几款AI应用(如豆包、文心一言、DeepSeek、ChatGPT、小布助手)各自的优劣势。

➤ 提前准备充分,从功能定位、响应质量、场景覆盖、用户体验等多个维度展开,内容详实到被面试官中途叫停。
基于你过往的测评经历,如果你作为产品经理,会如何设计AI智能体的评估维度?

➤ 结合实习经验 + B站大厂PM测评视频输入,从技术链路出发提出五个核心维度(如准确性、一致性、安全性、交互流畅度、任务完成率)。
文科背景为何选择AI方向的产品岗位?

➤ 回答聚焦“为什么做产品”和“对AI产品的独特理解”,强调用户洞察、场景抽象与跨领域学习能力。
你做AI产品方向的优势与劣势分别是什么?

➤ 优势:用户视角敏锐、学习能力强、有实际使用经验;

➤ 劣势:技术背景较弱、缺乏模型训练落地经验,但正在持续补足。
你的兴趣爱好有哪些?

➤ 主动关联AI产品方向,分享日常阅读《启示录》《用户思维》等书籍,活跃于产品经理社区,关注行业动态。
💬 面试官随后介绍了蓝心小V的业务现状与发展目标,信息量大且具前瞻性。

反问环节(经典三问)
团队对实习生的核心期待是什么?
我本次面试的表现如何?有哪些可优化点?
➤ 面试官反馈:逻辑清晰、表达流畅,实习经历与智能体方向高度匹配,当场感觉稳了 ✅
后续面试流程节奏是怎样的?
经验总结
✅ 自我介绍善用“钩子”:突出AI相关认知,引导面试官提问。

✅ 深入研究JD:提前了解蓝心小V功能形态与竞品对比。

✅ 日常积累+结构化输出:整理面经文档,练习分点表达。

✅ 理论+实践结合:多刷真实产品案例 + 系统阅读产品方法论书籍。

📌 最终顺利OC,强烈推荐对AI智能体感兴趣的同学投递!

#发面经攒人品#
全部评论
竞争激烈吗?有后续说说嘛😳
点赞 回复 分享
发布于 09-23 17:40 江苏

相关推荐

1.  请先做个简单的自我介绍?重点介绍一下自己在计算机相关专业学习及对游戏、AI兴趣方面的经历。2.  你最近5年的职业规划是什么,能否详细谈谈如何从应届生成长为优秀游戏AI产品经理?3.  你应聘这个岗位的优势是什么?劣势是什么?请各清晰阐述三点且结合岗位要求说明。4.  为什么选择应聘我们途游游戏公司的游戏AI产品经理(校招)岗位,有什么特别考量?5.  能不能谈谈对我们途游游戏公司产品特点以及游戏行业中AI应用现状的了解?6.  你期望的薪酬是多少?结合校招岗位以及自身能力谈谈你对薪酬的合理预期。7.  大学期间最喜欢哪一门专业课程?详细说说为什么喜欢这一门课程对游戏AI产品经理岗位有何助力?8.  用三个词,总结一下这几年自己大学的经历?并分别解释每个词所代表的大学经历内涵。9.  大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?可否详细谈一谈在其中担任的角色和收获?10.  平时有什么兴趣爱好?有什么特长吗?说说这些兴趣爱好和特长如何与游戏AI产品经理岗位契合?11.  你对挖掘AI产品在游戏中应用场景有什么独到的想法和思路,结合当下游戏趋势谈谈?12.  若要将AI产品深度结合在游戏体验中,你认为关键的步骤和要点是什么,请详细说明?13.  当负责项目交付时,怎样制定合理目标以确保产品按时、高质量上线,说说具体方法?14.  请阐述在项目交付中,如何有效协调开发、测试、设计等团队,避免出现冲突?
查看14道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
点赞 评论 收藏
分享
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”)?
点赞 评论 收藏
分享
评论
1
8
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务