编程语言AI算法
喜马拉雅 AI 产品经理面试经验：大模型方向双非背景两轮面经
喜马拉雅 AI 产品经理岗位面试经验分享，涵盖双非背景求职者的两轮面试过程。内容包含自我介绍技巧、项目经历阐述、AIGC 技术理解及数据标注工作认知。面试问题涉及直播业务场景、论文解读、AI 与传统产品区别等。建议求职者突出技术背景优势，明确 AI 产品经理在算法优化与需求洞察上的核心职责。
喜马拉雅 AI 产品经理岗位面试经验分享，涵盖双非背景求职者的两轮面试过程。内容包含自我介绍技巧、项目经历阐述、AIGC 技术理解及数据标注工作认知。面试问题涉及直播业务场景、论文解读、AI 与传统产品区别等。建议求职者突出技术背景优势，明确 AI 产品经理在算法优化与需求洞察上的核心职责。
基本背景： 双非本硕 + 电子信息专业
过往经历： 0 实习，1 段项目经历
加入时间： 24 年 2 月中，0 实习&0 经验加入
目前收获： 2 段中厂 offer，继续卷ing…
第一点：学校经历，讲述研究方向，论文发表情况和获奖经历。
第二点：产品经历，简要概括 C 端项目和 B 端实习。
第三点：做产品的个人优势，有技术背景，使用 Java 开发过后端项目，有极强的逻辑性和需求的抽象能力，可以更好的和开发部门对接，降低沟通成本。
第四点：根据 JD 体现出自己差异化的优势，精通 AIGC 各模态技术原理，使用过大量 AI 产品，对 AI 产品有自己的理解，并且对 AIGC 方向有极大热情。（这段需要真的有优势的点，面试官一定会细问，如果不是很自信，别给自己挖坑）
第一点先概括产品（让面试官先了解我们的产品是什么）：产品解决什么样的用户痛点，我们的产品定位是什么。
第二点详细讲述一下工作中的动作。
第三点讲述产品最终达到什么样的成果（用数据来支撑）。
针对产品优化的动作展开说明。这里突出了自己做优化阶段如何应用自己的技术背景，打出差异化的点。
例如：在优化阶段，我负责收集错误样本，并总结错误类型，与开发和算法去对接，优化我们的产品。
其中我应用自己的技术背景，将错误类型按照技术的思维去分类，并且将需求抽象成技术语言，大大降低了与开发部门的沟通成本。
实事求是的说，大部分只会看视频直播，例如游戏直播。
虽然我是喜马拉雅的重度用户，但是我一般都听小说或者脱口秀，对于喜马拉雅的声音直播没有实际接触过，但是会有所了解。
分类阐述一下，大语言模型类、文生图/视频类、AI 聊天类还有 AI agent 类。
用产品的思维去讲述了一下我的论文，技术点稍微带过就好，因为面试官也听不懂，主要体现产品思维。
用 AIGC 给 XX 赋能，例如实时给主播提供观众用户特征或者生成用户感兴趣的话题。总体是做创新的产品业务，需要每天跟开发部门开会探讨，不断迭代功能。
我选择第二篇，基于人工智能的用户导向型语义通信吧。因为我在这个项目的过程中是完全以产品的视角去做的。
就给面试官讲解了一下，这边是科研内容了，就不展开讲了。
该项目中用户调研阶段的定性调研比较困难，由于我们项目组的成员都在校生，没有过多的资源，所以对于深度访谈用户的选取不是很方便，选择周围的同学作为调研对象，客观性就会大大降低。
所以当时我们项目组成员动用线下关系链，去找到一些外校同学和社会人员，对我们不熟悉的人去做这个深度访谈，提高了访谈结果的客观性。
我认为 AI 产品经理不能和 CB 端做区分，因为他们的定义是不一样的。
C/B 端产品经理是以面向的用户群体来区分的，而 AI 产品经理是按照工作内容来区分的，AI 产品经理既有 C 也有 B。
我就内容方面讲一下相同点和区别吧，我认为相同的部分就是业务流程其实跟 B 端产品一样，都是从用户分析 - 需求调研 - 产品设计 - 竞品分析 - 优化产品。
不同点在于在产品优化阶段，AI 产品经理可能需要更加关注大模型方面的算法能力，所以对技术背景会有要求，要做更多的算法性能优化工作。
补充建议：大模型技术产品需要更懂技术，最好相关背景；而应用型产品经理不需要技术出身，也不需要特别懂技术，核心是场景挖掘和需求洞察。
了解，标注方面的工作也是我实习中工作重点。
我同时兼具这两个角色。
所以我自己也会去使用我们的标注产品，成为用户才能更好的理解用户，发觉标注人员的需求。
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