腾讯暑期产品经理一面二面及HR面面经
《面试题目》
一面
- 请做自我介绍。
- 简历中每一项数据是如何得出的，AB 实验是怎么做的？
- 平台模型如何搭建，AI 在其中承担什么角色，你具体做了什么？
- App 使用数百种模型进行识别，是否真的有必要？
- 你的职业规划是什么？是否使用过腾讯相关 App？从产品角度看有哪些可迭代之处？
二面
- 为什么想更换实习？
- 搭建平台的需求来源和当时的业务情况是什么？
- 介绍运营人员在平台上的操作流。Human in the Loop 位于哪个步骤，设计依据和回溯效果是什么？
- 设计促销平台时要关注哪些点？指定用户的关注点和关键字段有哪些？
- 你会使用 AI 做什么？
- 常用哪些 App？
- 为什么想做 Token 平台，其业务背景和不同 AI 的侧重点是什么？
- 目前业务还有哪些可提升之处？
- 如何判断用户处于热情高涨期或冷却期？
- 对岗位有什么预期和规划？
HR面
- 请做自我介绍并核实学校、专业、居住地等信息。
- 最近一段实习中遇到的最大产品迭代问题是什么，如何解决？
- 是否有其他大厂 Offer？如果收到腾讯 Offer 是否一定会来？
- 到岗时间、薪资和福利确认。
《参考解析》
- AB 实验数据：说明假设、实验单元、随机分流、核心指标、护栏指标、样本量和显著性，并解释如何排除同期活动等干扰因素。
- 多模型必要性：不能以数量代表能力，应根据任务分层、质量、延迟、成本和维护复杂度评估；能由一个通用模型加路由解决的问题，不应无依据堆叠模型。
- Human in the Loop：把人工介入放在模型低置信度、高风险或不可逆节点，并记录人工修改原因，形成评测集和后续优化数据。
- 促销平台设计：关注目标人群、优惠规则、预算库存、触达渠道、核销链路、风险控制和效果归因；关键字段包括用户分群、活动时间、门槛、权益、渠道和转化状态。
- 判断用户热度：综合近期访问频率、关键行为深度、购买或互动间隔等信号形成状态分层，并用后续转化率验证分层是否有效。