年后开始发力，年后2天收到两个ai岗位，记录面经

背景：实习加上正式工作不到1年，想转行看看ai相关的岗位，想往pm（ai方向转岗）

目前收到两家面试是一个ai分析师和ai解决方案的岗位

1️⃣ 集换社 ai解决方案岗 已经推二面（且二面需要coding+dify）

2️⃣ 金惠软件 ai分析师（一面挂 体感一般 需面试复盘）

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1.你这边比较擅长是做哪方面的工作？是擅长是做需求工作还是去做技术工作？还是像做分析工作还是做测试工作？

优化建议：

• 应明确表达自己的主要专长领域，而不是笼统说"都做"
• 建议回答："我主要擅长AI解决方案的设计和落地，特别是在数据分析和模型应用方面。比如在金融和法律领域，我完成了多个从数据清洗到模型部署的端到端项目。"

2.面试官追问Python能力和具体应用场景

优化建议：

• 应准备具体的技术案例，包含代码实现细节
• 建议回答："在Python方面，我主要专注于数据处理和模型集成。例如，我实现过基于pandas的异常数据检测系统，使用正则表达式处理非结构化文本，以及调用大模型API进行文本分类等。"

3.如何识别出哪些场景适合使用AI？

优化建议：

• 提供明确的判断标准和框架
• 建议回答："我通常从三个维度评估：1)任务的复杂度是否超出规则基系统的能力 2)是否有足够的高质量数据支持 3)业务容错度如何。例如，在客服场景中，自然语言理解的复杂性、大量历史对话数据的存在，以及可以人工介入的特点，都使其很适合AI应用。"

4.AI发现数据规则的场景

优化建议：

• 展示对无监督学习和异常检测的理解
• 建议回答："对于未知规则的数据清洗，我会采用以下方法：1)使用统计方法如Z-score检测异常值 2)利用大模型分析数据分布特征 3)通过对比学习找出样本间的差异模式。例如，在处理生产报表时，可以先用正常样本训练一个异常检测模型，再用它识别新数据中的异常点。"

5.智能体工作流程 优化建议：

• 提供更详细的工作流程图
• 建议回答："一个典型的智能客服工作流包含：1)意图识别 2)上下文管理 3)知识库检索 4)答案生成 5)质量控制 6)人工介入判断 7)反馈优化。每个环节都有明确的评估指标和优化策略。"