本人女 双非某文科专业大三学生 我们这个专业就业前景不太好 但是身边同学说自然语言处理算法方向很挣钱 毕业进大厂至少四五十万 （我要求没那么高有个二十万就可以了）我本科学的就是汉语言这方面 然后我朋友在我们学校的计算机学院他说劝我转java 背面试八股文（我背诵能力还可以）多刷题 然后网上买两个项目 找到月薪过万的工作还是有可能的 还是应该考研考个计算机专业或者人工智能专业？我现在有点焦虑 牛友们能给点建议嘛

3.31 一面 27min自我介绍聊了会儿天，确认我的实习时间职业规划是什么项目介绍，为数不多让我把两个项目都介绍一下的数仓分层的好处项目中如何保证数据可靠性的？项目中任务如何调度的？（crontab 定时脚本）这样的任务调度有问题吗？该如何优化spark的优化sql：给定一个学生成绩表列转行求课程成绩的排序反问：部门业务和技术栈对实习生的要求是什么多久出结果下午2点面，下午5点通知一面通过，约4.1二面4.1 二面 30min自我介绍谈谈自己想做的一个方向（面试官详细的给我介绍了数据相关的一个体系）掌握的技术，做过实时的项目吗？（回答没有，但了解一点）了解实时相关技术的程度？项目中数据可靠性...

1. 技术理解深度- 普通产品经理：侧重业务逻辑与用户体验，理解基础技术原理即可，如前后端协作。- AI产品经理：需深入掌握机器学习、深度学习等算法原理，了解数据预处理、特征工程、模型训练与评估等流程。2. 数据驱动程度- 普通产品经理：依赖用户调研与市场分析，数据用于验证假设。- AI产品经理：以数据为核心，需主导数据采集（如设计埋点方案）、清洗（处理缺失值与噪声）及标注流程（如医学影像的专家标注标准），且需评估数据质量对模型效果的影响。3. 开发流程- 普通产品经理：遵循传统敏捷开发，需求明确后推进开发（如功能优先级排序）。- AI产品经理：需管理不确定性较高的AI开发周期，例如：- 模型实验阶段：设计对比。- 迭代模式：采用「数据-模型-反馈」闭环。- 冷启动问题：规划数据积累策略。4. 风险评估维度- 普通产品经理：关注市场风险（如竞品功能）或技术实现风险（如开发周期延迟）。- AI产品经理：需额外应对：- 算法偏见：设计公平性评估指标（如不同性别用户的推荐覆盖率差异）。- 模型可解释性：在金融风控等场景需提供决策依据（如SHAP值分析）。- 数据合规：确保符合GDPR等法规（如用户数据的匿名化处理）。5. 协作团队角色- 普通产品经理：主要对接开发、设计、运营团队。- AI产品经理：需深度协同数据科学家（如特征选择方案）、算法工程师（如模型压缩部署方案）、数据标注团队（如制定标注SOP）。6. 效果评估指标- 普通产品经理：关注业务指标（DAU、转化率）。- AI产品经理：需兼顾技术与业务双重指标。 #聊聊我眼中的AI#  #牛客激励计划#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #AI产品经理# #牛客AI配图神器# #牛客AI配图神器#

1. 自我介绍 2. 介绍一个自己喜欢的 app 3. 讲一下项目 4. 有真实接触用户吗 5. 后台会干预用户的选择吗 6. 为什么用户愿意做这个事情 7. 对于 KOL 来说收益在哪里 8. 还有其他项目吗 9. 项目有做复盘吗 10. 产品实习对自己有什么规划，想获得什么 11. 什么专业的 12. 最快到岗日期