把优秀当习惯，关键在于是否有突破舒适圈的标准。完成一件事后，应评估是否惊艳到自己，以此作为判断依据。
在自我介绍和经历介绍时，面试者应注重以下几个方面：
- 结构清晰：按照时间线或相关性逻辑组织内容，使面试官清楚理解经历和成就。
- 强调亮点和成就：突出职位上的亮点，具体说明负责的项目、挑战、解决方案及成果（包括数据指标改善和业务影响）。
- 产品思维和设计能力：展示如何理解用户需求、进行市场调研、制定策略，并通过设计优化达到目标。
- 数字和数据支持：提供用户增长率、满意度调查、功能使用率等具体数据，展示工作成果。
- 合理的项目选择：重点突出与 AI 产品管理相关的经历，如应用机器学习算法分析用户行为、开发推荐系统等。
- 针对性准备：根据面试官关注点调整回答，了解公司需求，用故事化方式吸引注意，留下深刻印象。
在介绍工作内容时，可参考以下要点：
- 引入项目背景：简要介绍公司/团队背景及产品领域。
- 项目概述：明确角色职责，描述目标和挑战，强调业务价值。
- 方法和过程：阐述数据收集、用户研究、需求分析及解决方案设计，体现分析能力和逻辑思维。
- 项目成果：提供具体数据支持，如留存率改善、用户行为变化等，量化贡献。
- 合作与沟通：强调与算法工程师、设计师等的协作，展示团队精神。
- 总结与反思：提及学到的经验和教训，展示学习能力。
确保回答具有逻辑性、真实性和数据支持，结合细节使回答生动有趣。
产品行业认知
问题示例：你们产品的主要竞品是谁？行业现状如何？未来趋势是什么？最喜欢的一款 AI 产品是什么？
回答逻辑：
- 引入问题背景：简述业务需求（如通过 AI 预测购买花需求的用户并发送推送）。
- 产品定义：阐述背景、价值和预期目标（提高参与度、转化率、销售额）。
- 技术预研：评估可用数据和算法，提出数据采集和开发需求。
- 数据准备：与数据团队合作准备数据集（用户行为、历史购买），确保准确性。
- 模型构建：协助算法团队进行特征工程、模型选择和训练。
- 工程建设：协调研发推进产品落地，确保稳定性、可扩展性和体验。
- 效果评估：监控模型准确性、参与度提升和销售转化，迭代优化。
结合经验提供启发性答案，分享类似案例、挑战和最佳实践。
AI 技术问题
问题 1：对 AI 行业的看法？ 目前人工智能已在金融、医疗、零售等领域广泛应用。深度学习、自然语言处理和计算机视觉的突破推动了图像识别、语音识别的发展。强化学习和自动驾驶也备受关注。AI 不仅是技术，更是推动社会进步的力量，将改变工作方式和社会结构。需关注伦理、隐私和安全问题。
问题 2：AI 如何提升用户体验？ 电商平台可通过推荐系统个性化推荐商品；客服领域利用 NLP 实现智能问答；智能家居通过语音助手控制设备。AI 优化业务流程，提高效率，减少错误，提供个性化服务。
问题 3：竞品分析？ 以图像识别为例，商汤和依图是知名公司，拥有深厚技术积累。需结合具体市场情况回答。
项目流程问题
问题 4：模型构建流程？
- 筹备阶段：明确目标范围，确定数据、技术和资源，制定计划。
- 数据准备阶段：获取、清洗、标注数据，分析质量。
- 模型开发阶段：选择算法架构，进行特征工程和训练调优，多次迭代。
