这个暑期面过最多的面试题目都在这了

面试 是测查和评价人员能力素质的一种考试活动。具体地说,面试是一种经过组织者精心设计,在特定场景下,以考官对考生的面对面交谈与观察为主要手段由表及里测评考生的知识、能力、经验等有关素质的一种考试活动。

面试官为什么不面你?

没有强相关的 PM 实习,也没有相应的项目经历。没有 PM 的经历,同时又没有在简历中体现出相应的素质。没有基本的候选人素质。在一份好的简历或者一场好的面试中,应该是7:2:1的比例。百分之七十的内容里面,更多涉及的是经历,来考验大家的产品思维,包括分析问题、解决问题、复盘问题的能力。20%的内容是工作流程,这一部分基本上只要经过简单的培训,我们基本上就可以快速地上手产品的一个完整的工作流。10%的内容是相应的一些技能,比如说像产品经理常用的 Axure 或者 Figma 等,实际上也是非常容易上手的。

为什么面你?在经历上,我们会更关注候选人是否有和我们部门高度相关的实习或者项目经历。在技能上,尽管没有前面的一些经历或者经验,但是你的技能非常突出,甚至你有一些额外的项目,或者说获奖等等,我们能够看出你其中的一些能力,我们也会选择去面试这样的候选人。

了解面试考什么

面试流程

单面流程

通过这四个维度,我们去评估候选人的整体素质,这也就影响了我们整体的面试流程。所以在整个面试流程中,最开始会是一个群面,通过群面来快速地了解面试候选人的综合素质。然后第二关是单面,主要是基于个人的简历去做一些针对性的提问,并且去了解候选人的整体意愿。那最后的在一些风险项的排除上,以及入职意愿,还有职业规划等等相关内容,这个是交给 HR 去进行考核的。不同大厂的面试流程有所差异,但是整体的架构是一致的,而且 HR 永远会保证有备胎。

面试问题类型

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实际上我们以面试官的角度来说,面试问答可以分成两大类,第一大类就是通识性的问题,第二大类就是定制性的问题。通识性的问题比如说像实习经历、项目经历以及最通用的产品问题,包括后面的 HR 面,都是会经常使用到的一些问题,而定制化的问题是属于锦上添花的内容。把不同类型的面试问题分成了四类:实习经历、项目经历、产品 sense 、 HR 面。实习经历,主要分成两大块:实习概况和需求介绍。项目经历,包括非实习的项目经营和实践经历,和前面实习需求的结构是差不多的,它基本上是要求我们讲清楚一个事情,就是说这件事情的背景是怎样的,为什么要做这个事情,我们为此而设定了一个目标是什么,在这个目标的基础上,我们又提出了一个解决策略,以及最后成果数据的复盘。产品sense,我感觉在几乎每一场面试中,面试官都会问这种问题,比如说你认为怎样才是算一个好的产品?怎样才算一个好的产品经理?HR 面,相对来说难度会小很多,但是还是要谨慎一些。

面试官关心的原则

你是否了解你在做的事情的价值,比如说你是否了解公司整体的一个战略的导向,然后你们团队的OKR,还有个人能够为团队贡献出的价值。你能否讲清楚一个事情,那这个就落实到个人的 OKR 上面拆解出来的各类需求,那么在这些需求的过程中,任务的难度如何,你设定了怎样的目标,以及用了怎样的办法,最后如何评价结果的好坏?学习能力和应变能力如何,这更倾向于综合素质的考量。你的复盘和复盘能力,在未来工作中这一点很重要,因为我们除了在日常工作中要推进一些事情,然后做出产品,其实还会有像周报、月报等等相关的这种报告。那么如何能够把这个报告写好,能够让上级了解到你在做的事情的价值,这点还是非常重要的。

什么是好的反问

在迎接不同的公司之前,我强烈建议大家留出至少半天或者一天的时间去了解公司的整体内容,包括公司的财报,比如说一些上市公司,或者说一些独角兽公司他们可能也在策划着上市,那他们会放出相应的招股书。你可以去了解一下他们的一个经济来源,或者说他们整体的一个支出情况,通过这样的一些数据,能够对他们能够对你所面试的公司有一个整体的了解。公司官网也是很重要的一部分,自己对官网有足够的了解,对他们整体部门非常熟悉,那实际上对于面试官来说,他的接受意愿或者说他的认可度是会非常高的。在反问的这个环节中,面试官想看出候选人他是一个态度认真的,他起码是有反问问题的,他对这个公司是有兴趣的,并且是基于他自己已有的一定了解上提出相应的思考。以及在这个反问过程中,假如前面作为面试官我可能有一些东西没有提到,那么在这个环节中也是可以作为一些补充的。

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03-15 20:26
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电子科技大学 C++
T3题面:给一个3e5数组,每次询问长度为len的子数组乘积的和,如果子数组乘积>1e9,则视为0.赛后一分钟想出来了,比赛时打了个暴力+线段树注意到1e9大约是2^30, 因此len长度如果>30就直接输出0,30以内做一个记忆化就行,复杂度O(30*n)感觉是以前比赛做过的题,忘了怎么做了。。。---upd: 忘了数据范围了,如果有0,1的话那这样也不行
blueswiller:给出一个做法,刚刚才想到,应该没问题,时间复杂度为 O(max(30n, nlogn)): 1. 根据 0 切分数组。2. 现在问题转化为>=1 的情况,我们首先维护每一个数前一个 > 1 的数的位置,同时维护一个长度的差分数组,初始值全为 0。3. 我们从每一个数 i 开始向前跳,至多跳 30 次,维护这个过程中的乘积,于是得到 30 个区间加和。举例:假设从 j1 跳到 j2 ,相当于对查询长度 (i- j1 + 1) 至 (i - j2) 贡献 a_i * ... * a_j1。4. 对于所有区间加和,我们采用差分数组结合树状数组对其进行维护,由于长度至多为 n ,树状数组构建的复杂度为 O(nlogn),于是,构建阶段的复杂度为 O(max(30n, nlogn))。在线单次查询的复杂度为树状数组查询的复杂度 O(logn)。
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希望被捞的猫头鹰很理智:大概率待遇低怕硕士跑路
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