实习offer选择

AI产品经理面试该怎么准备？今天把我平时面试候选人时，最常问的4类核心问题和面试中比较好的回答分享给你们。其实我一直觉得，面试AI产品经理，底层还是看能力匹配度，但作为面试官，我问的每道题都有明确考察目的。今天分享的这4类题，就是我筛选候选人的核心标准，把这些摸透，你面试时就能精准踩中得分点！一、通用基础题（考察岗位匹配度）我一般会问自我介绍、优缺点，还有最后让你反问我。这里说个印象深的案例：有个候选人自我介绍全是泛泛而谈，没提一句和AI产品相关的经历，这就是典型的差回答；但有些同学则会主动聚焦，比如会说“我之前参与过AI客服的需求梳理，重点负责数据标注的需求对接”，一下子就戳中了我的关注点。所以这类题不用复杂，重点是结合AI岗位特点做针对性准备。二、AI项目落地全流程题（核心考察项）这是我最看重的一类题，必问的是“你有没有完整跟进过AI项目？从需求到上线迭代，每一步你都做了什么？”我记得有一个同学的回答就很好，他能清晰拆解“先和算法团队对齐需求边界，再协调数据团队准备训练数据，模型上线后通过A/B测试优化阈值”，细节拉满，当场就加分了。这部分是核心差距点，一定要实打实准备。三、潜力题（考察行业敏感度）我常问“最近用过哪些AI工具？说说你对GPT和Claude的区别理解”。有个同学只说过用ChatGPT写文案，再问模型区别就说不上来，这就是潜力不足的表现；但如果在面试的过程中不仅能说清两款模型的定位差异，还能结合自己用Claude做长文档总结的体验，分析出它的上下文理解优势，这种对行业的敏感度就很加分。平时一定要多体验、多思考，别只停留在表面使用。四、宏观认知题（考察行业格局）我一般会问“你怎么看AI产品的商业化难点？” 有个同学能结合具体案例，说“比如To B端的AI产品，客户对效果预期和实际落地有差距，而且数据安全问题会影响付费决策”，还能给出自己的解决思路，这种有深度的认知就很亮眼。这类题考察的是你的行业格局，一定要结合案例多思考，别空谈理论。总结：这4类就是我面试AI产品经理的核心题库：通用基础题看匹配度，项目全流程题看实操力，潜力题看敏感度，认知题看格局。

前言：打破“隔行如隔山”的幻觉 半年前，我还是一个纯粹的 ACMer（程序设计竞赛选手）。 我的世界里只有算法、数据结构和 StdIO，对于现代软件工程——无论是前端的 CSS/JS，还是后端的架构设计——我的经验是绝对的 0。毕业后，我长期从事编程题命题工作，虽然为大厂贡献了数千道题目，但那依然是“做题家”的思维逻辑。 然而，在短短不到半年的时间里，我借助 AI（Cursor 等工具）的力量，从零开始独立完成了多个全栈项目：包括包含每日一题、技能树、对战系统的 牛客竞赛题目追踪器 (Tracker)，集成抽奖与 Prompt 互动的 2026 春季 AI 体验站，以及基于紫微斗数的 牛客 A...

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

在求职竞争白热化的当下，缺乏一份亮眼的大厂实习经历，似乎已经被许多人视为简历上的“硬伤”。但一批不走寻常路的求职者正在证明：找到并打造属于自己的“硬通货”，零实习背景同样可以敲开理想公司的大门。01 认知颠覆：大厂究竟在寻找什么样的人？大厂招聘的核心逻辑，往往被实习生头衔所掩盖。一位头部互联网公司的技术面试官透露：“我们不是在寻找‘实习经历收集者’，而是在寻找能创造性解决问题、有扎实沉淀和成长潜力的未来同事。”一份光鲜的实习经历只是能力的一种证明形式，而非能力本身。当缺乏这种形式时，关键在于能否提供其他同样有说服力的证明。那些零实习却成功入职的求职者，往往精准把握了招聘的本质——他们通过其他途...