面试复盘与 AI 大模型学习

面试相关

一、面试公司与岗位信息

  • 面试公司:顺丰科技
  • 面试岗位:AI 方向产品经理
  • 工作地点:深圳
  • 面试结果:通过,但放弃了该 offer

二、面试过程

  1. 整体情况
  • 整个暑期实习面试之旅包含三轮,其中两轮是专业面试,一轮是 HR 面试。由于不在本地,均采用电话面试的方式,整个过程大约持续了半个月。尽管最终因个人因素放弃了 offer,但在面试过程中收获颇丰,故在此进行复盘。
  1. 投递简历与测评
  • 暑期实习投递简历时,和大多数人一样采取了海投策略。选择顺丰的 AI 产品经理岗位,一是因为个人对深圳这座城市的喜爱,二是看好 AI 的发展前景,尽管 AI 产品经理这一岗位相对较新,但觉得未来前景可观,于是投递了该岗位。简历投递后,顺丰很快就发送了测评,主要包含一些行测题和性格测试题。提交测评后的第二天,收到了笔试通知。
  1. 笔试环节
  • 笔试时间较短,但题量很大且难度不小。
  • 笔试题包括:
    • 某一天,领导让你仿照微信 APP 做一款一模一样的产品,阐述该项目的开展方式。
    • 简述用户从顺丰寄件到收件过程中,运单号在后台运转的数据流程。
    • 分析各种金融类 APP 对于用户账号安全的风险点以及有哪些安全保障功能。
    • 设计一款针对仓储和快递员(小哥)的 APP,要求与大众用户的 APP 不同,阐述该产品的设计思路。
    • 快件业务是顺丰的主打业务,简要说明如何利用这一优势拓展线上或线下的其他业务。
  • 从这些笔试题可以看出,该岗位对技术以及整个后台轮转的业务逻辑有一定的要求。我答题时习惯先浏览所有题目,寻找其中的逻辑关联后再逐一作答。例如,顺丰的笔试题围绕物流、供应链、仓储以及后台管理展开,那么答案也应围绕后台逻辑进行阐述。
  1. 一面
  • 笔试结束没几天,一位 HR 小姐姐打电话来预约视频面试时间,并在面试开始前约 1 个小时通过邮件中的链接提醒提前登录系统等待面试官。面试官是一位看起来年轻帅气且有一定技术背景的小哥哥。

  • 面试开始,先进行自我介绍并简单介绍实习经历。由于我的实习经历大多是面向消费者(to C)的,所以面试官并未深入挖掘,而是更多地询问了如何处理后台数据以及在实习中学到了什么。

  • 接着询问了一些基本问题,例如对 AI 产品经理的看法以及它与普通产品经理的区别(针对这一点,如果面试 AI 产品经理或者数据产品经理,一开始不知道在智能方面与普通产品经理的差异,一定要提前通过搜索或者咨询有相关工作经验的学长学姐来了解)。

  • 随后,面试官问在我看来顺丰科技的产品经理需要做哪些工作。我在面试前通过百度了解了顺丰近期在做无人机、无人仓储、智能物流等方面的工作,于是逐一说出并结合自己的理解阐述了产品经理在其中的工作内容,最后询问是否还有遗漏。面试官表示差不多,实际落实会更复杂。

  • 面试官又询问是否使用过 SQL 或者 Python 处理数据,由于我的专业与计算机相关,我回答用过但不常用,但上手很快。面试官比较满意,接着问了两个具体的数据处理问题。回答完后,面试官设想了一个场景:需要从后端获取一些数据,但后端开发人员由于考虑数据安全性而不配合提供数据,但又必须要获取这些数据,问我该怎么做。我回答:一是先进行需求评审,召集两边的领导和该后端人员一起讨论解决方案;二是从他那里获取数据时可以对涉及安全性的数据进行加密,然后直接提供给需要的人,且在整个过程中其他能看到加密数据的人无法将其泄露出去等。面试官点头后继续追问,我又说了一些相关内容,面试官比较满意并让我提问,我问了一两个问题后,面试官让我等待 HR 的后续通知。
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  • 一面总结:要做好充分准备,尤其是对于之前没有接触过的领域的岗位,避免一开始就被问住而导致面试无法顺利进行。对于一些与技术相关的产品岗位,需要了解一些基础的知识和数据处理软件。

  1. 二面
  • 顺丰二面首先会发邮件询问能否到现场面试,面试城市有广州、武汉、北京、深圳、长沙、西安、中国香港。正式招聘要求必须现场面试,实习生如果因课业原因无法到现场可以发邮件申请远程面试,我申请了远程面试。远程面试在所有现场面试之后,所以我猜测现场面试可能更有优势,如果现场面试没有招满才会考虑远程面试人员。
  • 二面的面试官比一面的看起来年纪略大,同样先让我进行自我介绍和实习介绍。这一轮对实习经历问得比较多,还询问了做过的最有成就感的事情、受过的最大挫折是什么,对产品经理的看法以及自身优势等。与一面相比,二面的问题更常规。面试大约进行了半个小时后让我提问,根据以往经验,二面的面试官通常是部门领导或者领导的领导,所以我问了几个战略方向的问题,比如如何拉开与其他物流公司的差距,如何看待与京东的市场竞争等,然后等待 HR 的通知。
  • 二面总结:这一轮问的简历相关问题比较多,也有一些常规固定问题,可以在面试前查看宝洁八大问,并结合自身经历准备答案。
  1. HR 面
  • 一般来说,正常企业的 HR 面基本不会淘汰人(阿里巴巴除外,哈哈哈),真诚、端正的态度很重要。HR 面比较常规,包括自我介绍、简述实习经历、自我评价,还询问了实习时间、是否接受实习地点等问题,面试大约进行了 20 分钟。
  • HR 面总结:要认真对待,只要不让面试官觉得太随意或者三观不正以及不会放弃 offer,基本上没有太大问题。除非进入 HR 面的人数大于最终的招聘人数(hc 数),可能会综合排名来决定最终录用人员。

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    • L1.4 模型工程解析。
    • L1.4.1 知识大模型阐释。
    • L1.4.2 生产大模型剖析。
    • L1.4.3 模型工程方法论阐述。
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  • 目标:熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发,以及相关编程技能。

  • 内容

    • L2.1 API 接口详解。
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    • L2.1.4 代码示例呈现。
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    • L2.2.1 何为 Prompt。
    • L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
    • L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
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    • L2.3 流水线工程阐述。
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    • L2.3.2 流水线工程的优势展现。
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    • L2.4 总结与展望。

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  • 内容

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学习计划:

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  • 阶段 4:历经 4 至 5 个月,专注于高级模型的应用与部署。
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