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腾讯

AI 产品经理面经

按实际面试轮次整理的问题清单

校招4 个轮次34 道题
01
面试轮次

一面

10 道
  1. 自我介绍。
  2. 请介绍你在XX参与的AI项目,你在其中负责的Prompt优化或模型评测业务。
  3. 在对话流中,AI什么时候应该主动触发“搜索增强(RAG)”,什么时候应该直接回复?

    考察对模型幻觉的理解，以及对检索成本与生成质量的权衡逻辑

  4. 一个端到端的AI问答(从用户提问到流式输出)涉及哪些技术环节?

    意图识别、Query改写、向量检索、模型推理、后处理等

  5. 如何验证AI回答准确率的提升是来自RAG策略优化,而非模型本身的随机性波动?

    AB实验题，需提及Baseline设定、评估维度及统计显著性

  6. 如何定义和统计AI产品的“无效回复”?
  7. 在对话流中,AI什么时候应该主动触发“搜索增强(RAG)”,什么时候应该直接回复?(建议:考察对模型幻觉的理解,以及对检索成本与生成质量的权衡逻辑)
  8. 一个端到端的 AI 问答(从用户提问到流式输出)涉及哪些技术环节?(建议:意图识别、Query改写、向量检索、模型推理、后处理等)
  9. 如何验证AI回答准确率的提升是来自RAG 策略优化,而非模型本身的随机性波动?建议:AB 实验题,需提及Baseline设定、评估维度及统计显著性)
  10. AI产品经理应更看重“回复的逻辑严密性”还是“回复的类人情感化”?
02
面试轮次

二面

8 道
  1. 同学你好,请先介绍一下自己。
  2. 介绍一下你在 XX参与的项目,以及你如何定义该AI功能的成功指标。
  3. 如何发现用户对“AI搜索”或“长文档分析”功能的核心痛点?
  4. 腾讯元宝(或ima)与字节跳动的“豆包”的核心差异点在哪里?
  5. 为何要针对不同专业领域(如法律、医疗、编程)定制不同的 Agent 插件?

    建议：RO/题目，考察定制化带来的效果增益是否覆盖研发与维护成本

  6. 该 AI助手项目后续在“多模态交互”方向有哪些可优化的点?
  7. 你如何看待 AI 功能是应该做成一个独立的 App(如元宝),还是嵌入到微信/QQ 作为一个功能插件?(专而精 vs 大而全)
  8. 为何要针对不同专业领域(如法律、医疗、编程)定制不同的 Agent 插件?建议:RO/题目,考察定制化带来的效果增益是否覆盖研发与维护成本)
03
面试轮次

三面

9 道
  1. 请再简单介绍一下自己,重点讲讲你对大模型产品的独到见解。
  2. 在你做的 AI项目里,你真正解决的是小红书
  3. 在你做的 AI项目里,你真正解决的是信息获取效率问题,还是内容创作门槛问题?
  4. 假设 AI 助手的周留存率(WAU)下滑了10%,你将如何系统性拆解原因?

    建议：考结构化思维，从模型表现、响应速度、竞争环境、用户侧变化等维度拆解

  5. 当模型推理成本(Token 消耗)过高导致亏损,与用户追求极致长文本输入产生冲突时,你如何处理?
  6. 让你负责一个针对职场新人的 AI生产力工具,你会从哪个细分场景切入?
  7. 你认为“生成式 AI”会终结传统的“内容创作者生态”吗?你会如何设计激励机制?
  8. 假如未来AI进化到可以自动写代码、自动画图、甚至自动设计产品原型了,你作为PM的核心价值是什么?
  9. 假设 AI 助手的周留存率(WAU)下滑了10%,你将如何系统性拆解原因?建议:考结构化思维,从模型表现、响应速度、竞争环境、用户侧变化等维度拆解)
04
面试轮次

HR 面

7 道
  1. 说一下为什么选择腾讯,在 AI 浪潮下腾讯的优势是什么?
  2. 你未来3年的职业规划是什么?
  3. 你工作中遇到的最大难题是什么?你怎么解决的?
  4. 当你和团队技术同学对“模型效果是否可上线”产生冲突时,你怎么解决?
  5. 当大模型研发压力大、需要高频迭代时,你怎么调节?
  6. 分别用三个词形容自己的优点和缺点。
  7. 手里还有其他 offer 吗?为什么最终选择腾讯?

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