AI产品经理面试-语核科技 面了2小时汗流浃背
《面试题目》
- 你对于 AI 在 B 端（企业端）和 C 端（消费者端）的适配性，或者是它价值落地的理解是什么？
- 假如现在有两个差不多的 Offer，一个是 ToB 的，一个是 ToC 的，这个差异会成为你考虑的因素吗？
- 你在选工作的时候，觉得主要的决策因素是哪些？
- 对于大厂或者创业公司，以及短期收益和长期收益，你怎么看？
- 你在面试的时候，是如何判断对方团队质量的？
- 你会关注业务的生命周期（是成长期、早期还是成熟期）来做判断吗？
- 你的第一选择是去大厂的核心岗位（或增长岗位）对吧？
- 所以你是风险厌恶型吗？
- 你现在已经有大厂 Offer 了吗？
- 在工作中最让你有兴奋感或者会驱动你的事情是什么？
- 你比较关注正反馈的哪个维度（内在价值、外在反馈、金钱、认可、成长等）？
- 你优先选大厂增长岗位的原因，是出于财务风险考虑、个人成长，还是行业认可度？
- 你是因为认为大厂人才密度高这个原因吗？
- 你刚才关于“大厂人才密度高”的观点，是一个假设还是你亲身验证过的事实？
- 你想要“把事做成”具体指的是什么层面的？
- 你希望自己 3 年、5 年之后是什么样的画像？
- （大厂高 P、创业公司核心成员等）
- 四、 业务实战深挖（Agent 项目）
- 你能不能讲一个能相对充分体现你 Agent 能力、架构设计能力以及模型应用能力的 Case？
- 你的核心流程是拆成了哪几步来做？
- 第一步拿到爆款视频做拆解，是把分镜、时长、特效、转场、文案都提取下来吗？
- 第二步复刻时，是去素材库找类似的素材填进来吗？
- 这个项目中用到 Agent 的部分是在于视频内容的识别和拆解吗？
- 这一步是 AI 来做的吗？
- 具体是怎么做的？
- 可以讲一下具体的 Agent 架构、用的模型、工具，以及它一步步是怎么做的吗？
- 模型的第一步输入是视频文件，输出是结构化的 JSON 吗？
- 它是怎么识别分镜的？
- 模型能输出每个分镜下对应的文案吗？
- 像音频、视频、数字人这些元素，模型会用自然语言描述吗？
- 还是字段是空的？
- 用户是在网页上播放视频，然后根据时间戳去填这些分镜下的素材吗？
《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。
- RAG 系统：RAG 的核心是召回质量、切分策略、排序和答案可追溯。BM25 擅长关键词精确匹配，向量检索更适合语义相近的问题，工程上常用混合检索加重排来提升稳定性。
- 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。