海信集团27届校招AI产品经理一面面经
《面试题目》
- 请在两分钟内完成自我介绍。
- 解释 Agent、Workflow、Function Calling 和 Skill。
- 大模型为什么会产生幻觉，如何缓解？
- 除了幻觉，AI 对企业应用还有哪些明显缺陷？
- 常用大模型分别适合哪些场景？
- 如果让你设计一款面向海外市场的营销工具，你会怎么做？
- 如何处理营销场景中的各类数据？
- 产品经理和 AI 产品经理有什么区别？
- 反问：部门主要负责哪类软件？
《参考解析》
- Agent 与相关概念：Workflow 是预先编排的固定流程；Function Calling 是模型按协议选择并调用外部能力；Skill 是可复用的能力与操作说明；Agent 则围绕目标进行规划、调用工具、观察结果并迭代。
- 幻觉治理：成因包括训练数据局限、概率生成机制和上下文不足。企业场景通常结合检索增强、结构化输出、事实校验、低置信度拒答、人工审核与离线评测控制风险。
- 海外营销工具设计：先确定目标市场、用户角色和核心任务，再覆盖素材生成、本地化、渠道投放、效果归因和迭代闭环；同时处理语言文化差异、时区、渠道规则和数据权限。
- 营销数据治理：统一用户与活动标识，对数据做采集授权、清洗去重、口径定义、分层存储和访问控制，并通过转化漏斗与归因模型衡量效果。
- AI 产品经理的差异：除通用产品能力外，还需理解模型能力边界、数据与评测体系、成本和延迟权衡，以及不确定输出下的人机协作设计。