背景
211 本科，6 年产品经理工作经验，之前做过的项目比较杂，电商、社交、广告等方向都有涉猎。
非常看好 AIGC 未来的发展，所以从 2023 年底开始准备相关的求职，结合最近一款工作经验做了两个 AIGC 的项目，然后改简历投递。
陆陆续续面了 10 多家，除了蚂蚁的 offer 还有另外两家公司的 offer。
针对蚂蚁的面试，4 面是 HR 面问题相对比较常规，应该是前三面的面试官对我的面评比较积极正向，所以 HR 也没有为难我。
重点梳理了前三名的面经，整体来说：
- 一面主要是深挖项目，个人感觉难度不大，只要项目是自己真的做过的，细节在面试之前梳理好，问题都不大。
- 个人感觉二面难度大了很多，是更高层面的挖掘，'为什么'要比'是什么'更重要。
- 三面更多的是宏观问题，业务规划的思路，赋能真实业务的决策方法等等。
一面：45 分钟
1. 自我介绍
按照三段论结构，控制在一分钟内。重点突出与 AIGC 相关的项目经验和核心能力。
2. 请系统介绍一下近期做的这个 AIGC 项目
肯定要说自己最熟悉的多轮对话机器人项目。需要清晰阐述项目背景、目标、你的角色、技术选型及最终成果。
分析与建议： 这是考察 AI 产品经理技术调研能力的核心环节。即使你自己体验过再做大模型也很难避免主观的问题，建议看一下专业的大模型评测网站（如 OpenCompass）。在介绍时，要展示你对模型特性的理解，而不仅仅是功能堆砌。
3. 大语言模型最终选定了哪个？为什么选择这款？
技术调研都看了哪些大模型？从哪些维度进行分析评测的？模型评测的方法是什么？标准怎么定义的？
分析与建议： 你需要展示客观的评估体系。不要仅凭感觉，应建立包含性能、成本、延迟、安全性、生态兼容性等维度的评分表。说明为何该模型最适合当前业务场景，例如推理成本 vs 效果平衡。
4. 产品设计中如何与业务需求进行融合的？
为什么坚信这个方案是可行的？整个项目中你自认为做的最好的功能是哪个？为什么？
分析与建议： 明确用户、场景、需求，也就是什么用户在什么场景下遇到了什么问题，产生了什么需求。通过数据分析或者用户调研等明确需求的普适性，评估产品的用户价值。可行性分析需包含技术边界和 ROI 预估。
5. 项目推进中如何与算法工程师配合的？
对于算法选型产生意见不一致时，如何解决？
分析与建议： 强调数据驱动和共同目标。当出现分歧时，提出通过小流量实验（A/B Test）或构建基准测试集来验证假设，用结果说话，而非单纯争论理论优劣。
6. 为什么选择这个数据指标？你认为数据表现这么好的核心原因是什么？
分析与建议： 作为 AIGC 产品经理更多的要关注业务指标，即产品对业务需求的满足程度，而且一定有一个北极星指标。例如对话完成率、用户留存率或任务解决率。核心原因通常在于精准的场景匹配和高质量的 Prompt 工程优化。
7. 从一名优秀 AIGC 产品经理的角度出发，你觉得你当前还有哪些不足？
分析与建议： 诚实但建设性地回答。例如可以提到对底层模型原理的理解深度有待加强，或者在多模态应用的落地经验上还需积累，同时表达出持续学习的计划。
二面：56 分钟
1. 自我介绍
2. 都用过哪些国内外的大模型产品吗？最喜欢用的一个是哪个？为什么？
分析与建议： 推荐大模型评测平台 OpenCompass。展示你对行业头部产品的熟悉度，并能从用户体验、API 稳定性、价格策略等角度进行对比分析。
3. 这个 AIGC 文生图以及营销文案的项目，上线之后做了几个版本的迭代？
有没有基于数据分析发现问题然后迭代的案例？
分析与建议： 展示敏捷迭代思维。描述具体的数据反馈（如生成质量满意度），以及如何通过调整参数、优化提示词库或引入人工审核机制来提升效果。
