小米产品面经

下午很快的面完了一面，大概在36分钟左右，聊得其实还行本人base双9，硕士遥感专业问了几个实习相关的问题，后面就全都是问能不能适配他们的岗位1、如果让我来设计一个DEM产品，我会添加哪些功能？2、如果和研发团队的关系搞得不好，那么会如何处理？3、如果客户提了一个不可能实现的功能，该怎么去进行沟通？之后就都是关于我个人性格方面的问题，以及后面的职业规划总体来说面试官姐姐人很好，没有问很刁难的问题，主要都是了解我能不能胜任他们公司的工作面试体验感很好。#牛客创作赏金赛#

1、自我介绍2、说一说你参与过的最重要的项目，有哪些贡献3、该项目的整体流程以及不同平台之间的协作方式4、该项目进行过那些实验，流量是如何分配的？5、团队是怎么分工的，合作过程中遇到过哪些困难，如何解决6、某些数据结果的解读7、职业规划和偏好方向8、反问环节（询问了Keep产品的分类，包括平台、课程、会员和硬件）

一、明确数据飞轮的核心要素1. 数据供给闭环：用户使用产品→生成行为数据→优化模型→提升用户体验→吸引更多用户。2. 关键指标对齐：需定义数据质量（多样性、代表性）、模型效果（准确率、响应速度）、业务指标（用户留存、付费率）的关联性。二、构建数据飞轮的4个阶段阶段1：冷启动设计- 策略：- 使用开源数据+合成数据+少量人工标注，快速搭建最小可用模型（MVP）。- 产品化设计：在用户界面嵌入反馈入口（如“点赞/踩”、错误报告），主动引导用户标注低置信度结果。- 案例参考：ChatGPT初期基于人类反馈强化学习（RLHF），通过用户对回答的排序选择优化模型。阶段2：数据采集与治理- 数据来源：- 显式反馈：用户评分、标注错误、偏好选择。- 隐式反馈：停留时长、点击热图、会话中断率。- 治理关键：- 去噪与标注：自动化清洗（如去重、过滤恶意数据）+ 众包/专家复核关键样本。- 数据分布监控：避免长尾问题，通过主动学习（Active Learning）补充稀缺场景数据。阶段3：模型迭代与效果验证- 快速迭代机制：- 建立自动化训练管道（如Airflow调度），支持小步快跑式微调（如每周更新）。- A/B测试：新旧模型分桶对比，验证指标提升是否显著（如任务完成率提升5%）。- 成本控制：- 动态采样策略：仅对高价值数据（如用户高频提问领域）全量训练，其余部分采样。阶段4：闭环反馈强化- 用户感知优化：- 实时展示模型进步（如“根据您的反馈，该功能准确率提升20%”），增强用户参与感。- 设计激励体系（如积分、特权）鼓励用户反馈。- 长期价值挖掘：- 分析数据飞轮带来的边际成本下降（如单位训练数据带来的收益递增）。 #产品经理#  #数据人的面试交流地#  #牛客激励计划#  #找工作#  #大模型#  #大模型面经# #牛客AI配图神器#

自我介绍你对金山的产品有哪些了解如果要对现有产品进行升级，如何收集用户需求并确定方向在产品设计过程中，如何确保产品的兼容性和稳定性如何在产品功能设计上实现各产品之间的协同和互补（ WPS 文字、表格、演示之间）如何保持市场竞争力，谈谈产品策略谈谈针对海外用户的需求和使用习惯，做出调整和优化 如何通过产品设计和迭代来不断提升用户体验，减少用户操作的复杂性在上段实习中，会重点关注哪些数据指标如何根据这些指标进行产品优化如何在团队协作中有效沟通和协调反问环节