AI 产品经理面经
按实际面试轮次整理的问题清单
校招1 个轮次30 道题
面试轮次
30 道一面
- 请做自我介绍。
- 请详细介绍你参与的 AI Agent 项目的建设背景、落地方案和最终成果。
- 对于步骤较多的 AI Agent 任务流程，你们采取了哪些措施保证各步骤按预期执行？
- 在 AI Agent 执行长任务时，你是否遇到过大模型幻觉？请说明具体表现及影响。
- 针对 AI Agent 长任务中的大模型幻觉，你们采用了哪些解决方案？
- 在 AI Agent 任务执行中，你如何判断结果的可信程度？采用哪些规则或约束？哪些情况下需要再次向用户确认？
- 多 Agent 交互和多轮推理容易导致上下文膨胀。你了解哪些上下文管理机制？
- 使用 LangChain、LangGraph 框架与不依赖框架自行实现 Agent，有哪些区别和优劣势？
- 你是否实现过不依赖框架的 Agent？结合经验，如何权衡使用框架与自行实现？
- 你参与的 AI Agent 项目是否涉及知识库建设？请介绍相关工作。
- 产品迭代后，AI Agent 使用的知识库可能过时。你会如何维护知识的时效性和准确性？
- 除了 Agent 项目，你在日常工作和交付流程中如何使用 AI 提高效率？
- 你的日常工作是否涉及代码编写和需求交付？请介绍具体职责。
- 你使用的 Agent 工作流是在本地搭建，还是运行在团队统一的平台上？为什么？
- 对于本地搭建的 Agent 工作流，你是否设计了异常和边界场景处理机制？具体如何实现？
- 你对大模型的底层原理和模型架构有哪些了解？
- 从交易业务角度看，交易流程中最需要关注哪些关键环节和指标？
- 你参与的交易系统是直接对接第三方支付，还是通过统一支付团队封装的服务对接？请介绍相关设计。
- 你在滴滴实习时实际参与了哪些项目？工作是否偏底层基础研发？与业务团队如何协作？
- 如果需要保障线上系统稳定性，你会采取哪些具体措施？
- 请结合简历中的自动化运维和监控告警经历，介绍相关体系的设计与落地方式。
- 你所在团队目前如何投入和使用 AI？主要应用在哪些工作中？
- 对于稳定性要求较高的基础架构团队，AI 需要达到哪些可靠性标准，才能扩大使用范围？
- 你认为 AI 会对日常工作方式和产品业务形态带来哪些影响？
- 请介绍你在缓存一致性验证项目中，从接到任务到与 AI 协作完成开发的全过程。
- 你参与的缓存一致性验证项目最终取得了什么结果？如何验证效果？
- 在缓存一致性验证项目中，测试用例是由你提供场景和约束后让 AI 生成，还是由 AI 自行设计？
- 在缓存一致性验证项目中，异常测试场景是由你提出，还是由 AI 自行识别？你如何检查场景覆盖是否充分？
- 此前通过美团面试后，你为什么选择去滴滴实习？
- 在滴滴已提供转正机会的情况下，你为什么考虑外部机会？对工作城市有什么偏好？能否在正式入职前提前实习？
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