字节技术产品面经

1. 你理解的“技术产品经理”与传统产品经理的核心差异是什么?
2. 为什么选择京东的技术产品岗?对健康/零售/物流等业务线哪个更感兴趣?
3. 分享一个你设计的产品(或参与的项目),技术架构和功能需求是如何确定的?
4. 常规方向中,如何平衡B端客户的业务需求与技术实现难度?
5. AI方向:你对大模型/多模态技术在产品中的应用有什么见解?举1个落地场景
6. 如何设计AI产品的效果评估体系?核心指标会包含哪些?
7. 跟进研发测试时,发现功能与需求偏差,你的沟通策略是什么?
8. 京东价值观“客户为先”在技术产品设计中如何体现?举例说明
9. 如何通过A/B测试优化产品功能?分享一次相关经历(可模拟)
10. 常规方向:分析一个你认为成功的B端技术产品,其核心竞争力是什么?
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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”)?
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