蚂蚁ai产品实习一面分享
《面试题目》
- 继续来分享下最近的面经~
- 项目深挖
- 【项目定位与痛点】你做这个项目的出发点是什么？
- 想要解决什么用户的什么痛点？
- 【迭代细节】你花了大量时间做Prompt工程，能否举一个具体的例子，你是怎么写Prompt的？
- 中间经历了多少次迭代？
- 最大的改动是什么？
- 【技术架构原理介绍】项目中的***具体是怎么实现的？
- 【效果评估】你的产品效果是怎么评测的？
- 评测指标有哪些？
- 【成本与选型】你的产品成本是怎么定义的？
- 为什么选择某个大模型？
- AI 产品Sense与行业认知
- 【AI产品与传统产品的指标差异】评价一个AI产品（如AI搜索）和一个传统互联网产品（如传统搜索）？
- 两者在关键评测指标上有什么本质不同？
- 【AI产品拆解】选一两个你常用的AI产品，从你的视角谈谈它们做得好的地方和需要改进的地方。（我选了蚂蚁的“阿福”）
- 【针对特定场景的AI设计】针对医疗健康类的AI产品（如阿福），你觉得它的核心价值是什么？
- 不同用户群体（如老年人vs年轻人）的需求差异在哪里？
- 【AI幻觉处理机制】医疗领域的AI如果产生“幻觉”后果很严重，作为产品经理，你会在产品机制上做哪些设计来规避或降低幻觉带来的风险？
- B端与C端产品理解
- B端和C端AI产品经理，在工作逻辑、产品设计思路和关注重点上，最大的区别是什么？
- 【B端实习项目深挖】
《参考解析》
- AI产品与 Agent 项目：回答这类问题要先讲清目标用户和业务场景，再说明模型、数据、工作流、评测指标和上线后的真实使用效果。面试官通常更看重你能否把 AI 能力转成可落地的产品闭环，而不是只罗列模型名。
- 产品设计题：产品设计题不要直接给功能清单，先限定目标用户和场景，再拆需求优先级、关键路径、指标和风险。最后补充 MVP 验证方式，体现你能把想法推进到可度量结果。
- 用户研究：用研回答要覆盖样本选择、访谈或问卷方法、洞察提炼和需求转化。面试官会追问研究结论是否真正影响产品决策，因此最好用指标或后续迭代结果闭环。
- 项目深挖：项目深挖的核心是讲清背景、目标、你的职责、关键决策、难点和结果。遇到追问时优先用数据、取舍理由和复盘说明自己的判断，而不是只描述流程。