小红书-27届实习 Product Engineer 产品工程师-商业平台技术 二面 (已挂)
《面试题目》
- 07二面，二面完hr说要等其他人面完横向，最后没泡出来。
- 二面只面了二十分钟，围绕ai项目问，无八股，无手撕。
- 展开聊一下你的ai项目
- （第一个问题的补充）第一个点是你做这个事情的起因是什么，第二个是你的技术选型，你的方向判断，你落地过程中遇到的一些难点，最后一点就是说这个项目上线以后有没有人用？
- 展开讲讲微调
- 参数你用2000条数据去做微调，原理是怎么能够做到提升准确率提升的提升？
- 准确率提升到90，这个背后代表着什么？
- 你怎么判定它是准确还是不准确？
- 怎么做的工程落地呢？
- 项目有没有人使用？
- 整体感觉二面深挖项目场景，昨天下午告知挂了，马上七月中旬了，感觉实习没什么希望了。只觉得努力过，差点运气罢了，boss投递2000家，实习僧也有一些，官网投了6 70个。
《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。
- 模型微调：微调适合在任务边界稳定、数据质量可控、单靠提示词难以稳定提升时使用。回答时要说明训练数据来源、标注口径、验证集设计、准确率指标含义，以及上线后如何监控幻觉和退化。
- 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。