AI產品經理面試拆解，能拿到Offer的這3個問題都是滿分！（含答案）

年后就是金三銀四，一大波產品/AI產品崗位機會來襲，節前很多產品同學已經在積極準備AI產品經理求職了，邊上班邊補AI知識，邊改簡歷邊悄悄面試。

AI技術知識學了一堆，簡歷也寫滿了“基于大模型打造XX功能”、“利用RAG落地了XX，優化了”看著很漂亮，但是面試總過不了。問題出在哪里？

為了幫助大家更好突破求職難關，我們邀請了深耕產品領域21年，目前也在做AI產品實踐的媽媽網產品副總裁@黃友敬老師從管理層面試官的角度，來為大家拆解優秀AI產品經理必備的3大核心能力。

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產品經理能力新要求一

技術直覺與認知邊界

老師明說，招一個AI產品經理進到公司，不是讓他來寫代碼，當半個算法/技術的，僅需要你理解技術的基礎概念、能力邊界和成本邊界。

比如當面試官問到：

我們要做一個xx行業咨詢的AI工具：我們是應該選擇「Fine-turning」一個通用大模型，還是采用「RAG」技術？請你解釋一下這兩個方案分別是什么，以及你對它們的理解？

不了解的產品人，不清楚兩種技術的優劣勢，可能已經大腦一片空白。

優秀的產品人會清晰分析兩類AI技術的優劣和信息處理的特點，并基于業務場景給出選擇A/B的具體原因。

比如：

RAG能以最低成本、最快速度提供一個準確、可控、知識可更新的MVP。當產品成熟、有海量專有數據后，再考慮微調來優化模型的“對話風格”或“復雜推理能力”可能更合適。

高薪AI產品經理和普通產品差異就在：

優秀的AI產品候選人不僅知道“用什么”，更知道“為什么用”、“用它的代價是什么”，以及“備選方案是什么”。他能把一個技術選型問題，上升到成本、效率、風險和未來迭代的系統層面去思考。這背后，是對技術原理的深刻洞察和對商業目標的清晰認知。

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產品經理能力新要求二

AI產品感

（創造真價值）

老師強調，AI時代，產品經理是能發現「真問題」的人，而不是拿著「技術榔頭」到處找「需求釘子」。為了AI而堆砌功能。

比如當面試官問到：

請為微信中的「家庭群」設計一個AI功能，解決一個真實的用戶痛點，并與微信原有功能進行很好的融合。

直播現場，有同學說設置一個AI自動記賬，整理家庭賬單，人情份子錢等等。答案不能說有錯，也不會眼前一亮。

老師也識別痛點：群「信息可信度驗證」。長輩常轉發一些偽科學和謠言文章，子女不便直接反駁，造成困擾。

設計AI功能：設計一個「AI后臺靜默驗證」功能，無感觸發：當有鏈接在群內被分享時，AI在后臺自動對其進行可信度分析（如溯源權威媒體、查證事實核查平臺），在鏈接的預覽卡片下方，謹慎地展示事實驗證后的結果并給出相應提示。

所以，優秀的AI產品經理永遠從用戶的真實困境出發，去思考AI技術如何能創造10倍好的體驗，而不是對現有流程做一點無關痛癢的優化。他們能精準地定義問題，并把AI的能力，轉化為可衡量的用戶價值和商業價值。

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產品經理能力新要求三

AI產品的落地與評估

企業判斷你是否勝任崗位，最重要的一點就是是否有落地經驗，業務經驗匹配度是否高；其次就是落地數據展現的產品價值。

面試官會如何考核呢？

比如問你，你優化了「AI寫作助手」的提示詞，新版本上線后，數據顯示「AI生成內容的用戶采納率」從30%提升到了35%。請你判斷新模型是否成功？有沒有更科學的評估方案來驗證其真實效果？

如果有真實的項目經驗，和清晰的產品邏輯，可以這么回答：

否定直接歸因：不能直接根據這個數據斷定新模型成功。這可能是因為在新版本上線期間，恰好有一批更愿意使用AI的高質量用戶涌入，或者是同時進行的市場活動帶來的數據偏差。

設計科學實驗：可以通過A/B測試的方式進行驗證。將灰度用戶隨機分為兩組：A組（對照組）使用舊模型，B組（實驗組）使用新模型。確保兩組用戶在其他維度上分布一致。觀察2組用戶在「用戶采納率」上是否有顯著差異。

如果以上這些問題如果你能游刃有余應對，那么你也具備扎實的AI產品經理核心技能。有機會抓住AI時代新機遇，成為企業需要的AI產品經理！

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最后，我想說的是：AI時代來臨，行業整體對于產品經理的能力要求也進一步升級。

不同行業和領域對產品經理的能力要求已經從單一的具備產品專業能力演變成了兼具產品專業技能+行業/業務知識的復合型人才。

無論是入行/轉崗做B端&C端&AI產品、還跳槽/晉升遇到問題，你的路徑一直沒變，那就是學習！不要糾結基礎差、學歷普通，行動起來就超過了80%的人。

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