美团AI产品经理

苏州同程旅行自我介绍实习经历拷打（了解过阿里、腾讯的数据中台吗？产品开发流程、有没有遇到比较困难的事、做的最骄傲的一件事）遇到跟开发之间需求沟通不明确怎么处理项目经历拷打传统BI如何结合AI做创新了解窗口函数row_number和rank的区别了解大模型部署和参数调整吗（根据实习和项目来的）平时怎么学习的？总结：对大模型 AI 数据开发很感兴趣反问业务会有导师吗转正的评定标准

从去年到现在陆陆续续面了一些AI相关的岗位，主要目的也是为了了解市场上现在对人才的需求画像是怎样的，总结了一些常见问题，希望对正在进行或者即将进行面试的小伙伴有所帮助目前很多的面试都是AI+业务，很多岗位都在聊怎么用AI赋能业务、以及变现的路径，所以问题的底层逻辑和回答思路上还是基于“传统互联网产品经理”出发的，只不过需要多多了解一些AI产品、模型等等我过往有一个关于AI情感陪伴的项目，所以很多面试都是基于这个项目在聊1、自我介绍答：我是xxx，过往有xxx段工作/实习经历，其中xxx经历和这个岗位非常匹配，都是做xxx方向的，因此我对这个业务方向非常感兴趣，认为自己在这个岗位上会有所发挥，所...

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#

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