31 | AI产品经理面试，这些问题你必须会答！
刘海丰
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是海丰。
我们在看大厂或者独角兽企业招聘信息的时候，会发现他们最看重两方面：学历和经历。学历一般是看你的学校是不是名校，专业是不是对口。经历一般是看你是否在行业内的知名公司待过，有没有优秀的项目产出。这是我们进入知名互联网公司最基础的敲门砖。
那么，这是不是就意味着，普通院校出身、没有互联网大项目经验的同学就没有机会了呢？其实也不全是，这要靠一点点的“运气”，比如一些独角兽企业一直没有招到合适的人，业务老大急需要干活的人，而你又恰好在面试的时候表现很好，就很可能顺利拿到 Offer。
不过，这种“运气”并不常有。因为产品经理入门的门槛比较低，所以很多企业会把招聘的门槛设在学历和经历这些硬性指标上。
看到这儿，你是不是有些气馁？难道我之前付出的努力全都白费了吗？当然不是。相比于传统产品经理，AI 产品经理的处境可好太多了。 AI 产品经理有天然的稀缺性，还有专业技术加持，现阶段企业对 AI 产品经理的要求放得比较宽，毕竟目前这方面的人才还是太少了。
因此，如果你想抓住 AI 产品经理岗位现阶段的红利，顺利拿到 Offer、进入大厂，除了要学好我们的专栏，夯实 AI 技术能力，面试环节也是必须要重视的。这节课，我就带你梳理一下 AI 产品经理面试的常见问题和应对策略。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
AI产品经理面试是关键的一环，本文从面试官的角度出发，详细介绍了AI产品经理面试的常见问题和应对策略。文章强调了AI产品经理的稀缺性和专业技术加持，指出当前企业对AI产品经理的要求相对宽松，为求职者提供了机遇。在面试中，候选人需要展现对产品行业的认知，包括竞品、行业现状和未来发展趋势。此外，面试官还会考察候选人的过往经历、产品案例问题和AI技术能力。为了准备面试，求职者需要夯实AI技术能力，重视过往经历介绍、产品行业认知、产品案例问题和AI技术问题等方面的准备。另外，文章还提供了20道典型问题，涵盖了行业知识、项目流程、基础技术、模型评估和场景案例等方面，为求职者提供了全面的面试准备指导。文章还介绍了一些经典算法问题，包括逻辑回归、KNN、聚类分析和决策树模型等，以及场景案例问题，如推荐类产品、预测类产品和自然语言类产品的设计。整体而言，本文为AI产品经理面试提供了全面的准备指导，涵盖了技术和业务方面的知识，对求职者具有重要参考价值。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《成为 AI 产品经理》，新⼈⾸单¥59
《成为 AI 产品经理》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
全部留言(1)
- 最新
- 精选
Zoey
ROC 曲线的横坐标为假阳性率 FPR、纵坐标为真阳性率 TPR，计算公式为 FPR = FP / N，TRP = TP / P，其中 P 是真实的正样本数量， N 是真实的负样本数量，TP 是 P 个正样本中被分类器预测为正样本的个数，FP 是 N 个负样本中被分类器预测为负样本的个数。 以一个医院诊断病人为例，假设有 10 位疑似感染患者，其中 3 位很不幸诊断阳性（P = 3），另外 7 位诊断阴性（N = 7），对于诊断阳性的 3 位患者，其中有 2 位确实是真正的患者（TP = 2）。 这个例子好像不太对，公式里的P是真实正样本数量，但例子里P是诊断出来的正样本数量？感觉画混淆矩阵缺信息? | P | N | 诊断 ----------- T | 2 | | ----------- 真实 F | 1 | | ----------- | 3 | 7 | 10编辑回复: 根据题目可以得到混淆矩阵吗，混淆矩阵：TP = 2，FN = 1，FP = 1，TN = 6，所以可以得出正样本P = 2 + 1 = 3，负样本 N = 1+ 6 = 7，所以 TPR = TP / P = 2/3，FPR = FP / N = 1/7。 对于分类器来说，这组分类结果就对应 ROC 曲线上的一个点 (1/7, 2/3)，最后，由分类器计算出来的多个点组成 ROC 曲线。
2021-04-0733
收起评论