百度AI产品实习一面 开工大吉

又回来当牛马了,摸鱼发发面经
1⃣️你们这个产品的目标是什么?
2⃣️你觉得你们这个产品和xx有什么区别?(这个同学忘记了)
3⃣️为什么做xx功能?
4⃣️xx功能的数据怎么样?
5⃣️Bad case主要是哪些?
6⃣️什么是MVP需要解决的,你是怎么思考的?
7⃣️二期迭代的方向?
8⃣️立项的时候有遇到什么问题吗?
9⃣️觉得哪个功能是“伪需求”?
🔟那领导在要求这个需求的时候可能是怎么思考的?
🔟1⃣️模型选型主要看中哪些纬度
🔟2⃣️有你自己争取来的需求嘛?
🔟3⃣️如果模型准确率下降xx%,你们这个产品目标还能达成吗?
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昨天 14:20
已编辑
广州大学 产品经理
我自己是985本英专在读,从大二下学期开始接触AI,大四的时候秋招成功拿到了三家大厂的AI产品经理offer。相信大部分同学和我一样,在刚开始学习AI相关知识的时候,一直在犹豫是否要从代码开始,学c语言、学Python,陷入了似乎只有学计算机才能懂AI的困境。其实直到现在,不借助任何工具,我自己也不能成功写出超过10行代码,但我可以在几小时内利用各种AI工具vibe出一个软件产品出来。转行AI,不会写代码其实真没事,关键是你是否具备这些AI技能!工具应用层(最基础,必须会)能用AI工具完成实际任务,比如用VibeCoding工具(Cursor、ClaudeCode等)把产品idea跑通,用Gemini/Claude做信息拆解、文档撰写、竞品分析等。技术认知层(不用会做,但要听得懂)理解主流AI技术的原理和边界,比如大模型是怎么工作的、agent的底层逻辑是什么、RAG和fine-tuning的区别在哪。不需要手写代码,但要能和技术团队对话,判断一个需求技术上是否可行。产品能力层(核心竞争力)懂用户需求、会拆解产品逻辑、能写清晰的PRD,这些是传统PM能力,但在AI产品里需要叠加对AI能力边界的判断——知道哪些场景适合用AI解决,哪些不适合。行业认知层(持续积累)保持对AI行业动态的敏感度,了解主流模型、工具、竞品的最新进展。当然,在日常看到一些AI资讯的时候,少不了接触各种晦涩难懂的技术术语。我的方法就是碰到一个不懂的直接丢给gemini让他讲,直到自己看明白,一点点日积月累,就能慢慢掌握“技术”的理解。
掌握什么AI技能,会为你...
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