有多少小伙伴在被笔试折磨，收下这份笔试指南！祝看到这篇的牛友笔试都能过过过！笔试成绩是敲门砖，但最终录取更看重简历匹配度和面试表现。目标是保证过线不被卡，重点投入在简历优化和面试准备上；建议用1周集中熟悉题型+技巧，每天1-2小时足够。行测题和专业题需专项突破，性格测试无需额外准备。一、题型拆解与应对技巧1、通用测评（必考）行测题（占比最高）：重点题型：言语理解、逻辑推理、资料分析、图形规律。备考方法：看公考行测课，倍速学习解题技巧。例如图形推理掌握“点线面”规律，资料分析记住百分比公式。刷题建议：牛客网真题库免费刷2-3套（重点练速度而非难题），优先攻克高频考点（如美团、滴滴、网易历史真题）...

对 Shopee 现有的跨境市场营销策略的理解你主导过哪些成功的市场营销活动如何制定适配不同区域文化的市场营销方案你会采取哪些独特策略吸引消费者如何通过市场调研，精准定位目标客户群体以 Facebook、Instagram 为例，怎样为 Shopee 店铺引流跨境电商面临汇率波动、政策变化，如何应对此类挑战对于 Shopee 平台的大数据资源，你会如何运用其进行精准营销，挖掘潜在客户，优化营销效果？问了一个团队协作相关的常规问题Shopee 跨境市场营销应做出哪些创新调整

1、理解算法应用与界限作为AI产品经理，深入理解算法的逻辑和原理是职业发展的关键。建议从机器学习和深度学习的基础知识入手，进而掌握算法在实际应用中的可能性和局限性。这样的知识储备有助于在与客户沟通时，清晰界定需求范围，并确保双方对可实施方案有共同的理解。2、掌握Python编程基础AI产品经理与技术团队的紧密协作是推动产品发展的重要环节。为此，掌握Python编程语言的基础知识显得尤为重要。Python不仅是技术团队常用的语言，还特别适合进行数据处理和分析，拥有如Pandas、NumPy等强大的数据处理库。通过学习Python，产品经理不仅能更有效地与技术人员交流，还能利用相关工具进行数据分析...

在年初的时候有参加过百度AI产品的实习面试，虽然最后没去，但是整体体验还是不错的，面试官很专业，给大家分享一下面试问题，希望对大家秋招有帮助~面试问题：实践项目中的核心目标是什么？要解决什么问题？核心目标拆分成定性和定量目标，我参与的是一个和AI相关小程序如何评估你们项目的效果？这里我从定性和定量的两方面去回答的评价一下使用过的大模型能力？这里列举了市面上比较火的大模型，然后从优点和缺点分别回答介绍一下常用的AI产品，针对这个产品有什么看法和建议？我回答的是文心一言，从用户视角和产品视角两个方向去答得列举了一个case，让我现场想promptAI产品的变现机会你认为有哪些？C端是会员服务，B端...

自从ChatGPT等大模型火了之后，AI产品经理这个职位也变得炙手可热。很多小伙伴都想转行做AI产品经理，但你知道这个职位的工作流程是怎样的吗？今天我就来和大家聊聊这个话题。工作全流程概览AI产品经理的工作流程和普通产品经理有些不同，主要是多了算法模型的部分。具体包括模型预研、数据准备、模型构建、模型宣讲和模型验收。协作对象也多了算法工程师。简单来说，AI产品经理不仅要懂产品，还要懂点算法。一、需求定义需求定义是第一步，主要要搞清楚以下几点：1.做什么？2.为什么要做，有什么收益和价值？3.业务预期目标、上线期限？二、模型预研接下来是模型预研。AI产品经理需要把需求同步给算法工程师，判断现有数...

随机梯度下降(Stochastic gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中仅使用一个样本。小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用一小批量的样本。长短期记忆(Long short-term memory):一种循环神经网络的变体，用于处理长序列数据。自编码器(Autoencoder):一种无监督学习模型，用于学习数据的低维表示。随机森林(Random forest):一种用于分类和回归的集成学习模型。K最近邻算法(K-nearest neighbor):一种用于分类和回归的非参数算法。3...

机器学习管道(Machine learning pipeline):一种处理原始数据并构建模型的自动化流程。卷积神经网络(Convolutional neural network):一种特殊类型的神经网络，处理图像和视频数据。循环神经网络(Recurrent neuralnetwork):一种特殊类型的神经网络，可以处理序列数据。神经网络架构搜索(Neural architecture search):一种自动寻找神经网络架构的技术。神经元(Neuron):神经网络中的基本单位，接收输入并生成输出。激活函数(Activationfunction):神经网络中的一种函数，用于在神经元之间传递信息...

人工智能(AI): 一种能够执行智能任务的计算机系统或程序。监督学习(Supervised learning):训练模型时提供输入数据和输出结果，以便模型能够进行预测和分类。非监督学习(Unsupervised learning):训练模型时只提供输入数据，模型需要自己发现数据的结构和模式。机器学习(ML):从数据中自动提取模式的一种方法，用于训练计算机模型，以便能够进行预测和决策。深度学习(DL):一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。神经网络(NN):一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。自然语言处理(NLP):计算机对自然语言的处理，包括语音识别、自然语言理解和生成等...