面经深度解析:运营管培生-拼多多

👥面试题目
如何看待运营管培生
从面试者视角来回答对岗位的认知,一方面是考察面试者对岗位的了解程度,另一方面也是考察面试者对自己未来职业规划的清晰程度。
考察的知识点:
人才培养:了解运营管培生计划的设计目的和培养目标。
职业发展路径:理解运营管培生的职业成长轨迹和发展机会。
组织文化:探讨拼多多对于运营管培生的态度以及组织内部的支持体系。
绩效评估:掌握运营管培生的绩效评估标准和方法。

如何看待和客户沟通交流
这个问题主要考察面试者对于运营岗位的理解,以及客户沟通与信息反馈对于运营的重要性。
考察的知识点:
沟通技巧:理解有效沟通的基本原则和技巧。
客户需求:掌握如何识别和满足客户需求的方法。
客户体验:了解如何提升客户体验的策略。

对公司的认识
考察的知识点:
公司文化:理解公司的价值观和文化氛围。
业务模式:掌握公司的主营业务和发展模式。
市场地位:了解公司在行业中的位置和竞争力。
发展战略:认识公司的长期规划和目标。

如何疏解负面情绪
考察的知识点:
情绪管理:理解如何有效地管理负面情绪。
放松技巧:掌握放松身心的方法。
正面思维:培养积极的心态和思维方式。
求助渠道:了解何时以及如何寻求专业的帮助。

遇到最困难的事
该问题主要考察面试者对于困境的应对策略,以及对于压力的应激反应。
考察的知识点:
问题识别:理解运营中最困难的挑战。
应对策略:掌握解决问题的策略和方法。
结果评估:评估问题解决的效果和收获。
经验总结:总结从经历中学到的经验教训。
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全部评论
面经解析
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发布于 2024-10-21 14:27 北京
面经解析
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发布于 2024-10-14 18:30 新疆
面经解析,感谢楼主
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发布于 2024-10-09 11:08 安徽
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发布于 2024-10-08 23:34 黑龙江
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发布于 2024-10-08 14:28 甘肃
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发布于 2024-09-23 00:19 广东
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发布于 2024-09-22 18:26 黑龙江
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发布于 2024-09-20 22:17 上海
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发布于 2024-09-20 14:17 上海
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发布于 2024-09-19 17:21 北京
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发布于 2024-09-16 19:52 北京
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发布于 2024-09-14 02:12 河南
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发布于 2024-09-13 16:00 韩国
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发布于 2024-09-12 13:50 上海
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发布于 2024-09-09 14:55 湖北
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发布于 2024-09-07 18:25 香港
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发布于 2024-09-04 19:31 贵州
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发布于 2024-09-03 17:18 江苏
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发布于 2024-09-01 14:45 江苏
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发布于 2024-08-31 08:28 江苏

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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