抖音AI产品实习一面面经
《面试题目》
- 介绍一个参与设计的项目，最大的难点是什么？如果重做会如何优化？
- 产品的北极星指标是什么？从 0 到 1 最重要的节点有哪些？
- 如何在开发过程中识别和发现问题？
- 使用 Coze 后认为哪些方向值得改进？最近关注了哪些 AI 应用，如何看待 Manus 的功能？
- 什么是 MCP？SFT、预训练和强化学习分别解决什么问题？
《参考解析》
- 项目复盘：按背景、目标、行动、结果和反思讲述，难点要具体到约束和取舍，并用数据说明结果；优化方案应对应复盘发现的问题。
- 北极星指标：先定义用户获得的核心价值，再选择能长期反映价值交付的指标，同时配套留存、满意度、成本等护栏，避免只追求短期活跃。
- MCP：MCP 是连接模型与外部工具、数据源的开放协议，统一描述资源、工具和提示词。产品设计时要关注权限、调用确认、错误恢复和审计。
- 训练概念：预训练学习通用语言和知识；SFT 用标注示例让模型学会特定任务的输入输出；强化学习通过奖励信号优化行为偏好，三者目标和数据要求不同。