《产品高频面试题解析》专题

一、背景 投递途径：6.20实习僧投递 过程：投递当天打电话约面，当天上班，约到周日调休一面；第二天电话约当天下午二面 二、面试内容 一面（30min） 自我介绍 介绍一个项目中遇见的最大的挑战 这个项目中当时的问卷是怎么设计的 为什么选择从做现专业到做产品 （本质是问你产品的能力模型是什么）回答的不是很好，没有什么逻辑，下次需要说出他们的共同点，感觉这个问题会被经常问到 滴滴正在做公共交通，自驾

本文向大家介绍解释金融衍生产品。，包括了解释金融衍生产品。的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 衍生工具是一种衡量基础资产价值的金融工具。该值取决于市场条件。最常见的衍生产品是远期，期货，期权和掉期。 衍生工具提供杠杆作用。 衍生品赚钱。 衍生产品可降低风险。 衍生品创造期权能力。 对冲者，投机者，保证金交易者和套利者参与衍生品市场。 衍生类别如下- 向前的承诺。 或有债权。 衍生产品的一些优

本来三面安排的是技术面，后来被一面面试官打电话告知技术面取消了，三面改为hr面； 还是分享一下面经~ 1.自我介绍; 2.简历深挖，很深很深，自己简历上写的东西一定要非常清楚。例如会问“你做这个决定的考量是什么？你领导怎么看你做的决定呢？现在让你改进你会怎么改？你改的依据是什么呢？” 3.家里几个孩子?父母对你到离家远的地方怎么看;本科研究生的成绩排名; 4.想要去哪些城市发展? 5.在字节的工作

三面： 1.实习1除了内容运营的工作，还有别的吗 2.在实习1期间提出了哪些优化策略？ 3.实习2又去了同一家公司，是重新面试进去的还是同事推荐的？ 4.实习2主要负责什么工作内容？你最大的收获是什么？最大的挑战是什么？ 5.实习2离职的原因是什么？ 6.实习3主要负责什么工作内容？ 7.实习2和实习3两份实习在感受上有什么不同？ 8.实习3遇到了哪些挑战？ 9.这个岗位业务之前面试官给你介绍过了

1.自我介绍 2.怎么理解产品经理这个角色？认为自己的哪项能力能够胜任？ 3.问相关实习

20分钟就面完了。。不过跟一面比时间翻倍了，一面就10分钟。。。 1.深挖简历，没啥好说的，挑了个埋点的项目问了下，没怎么给压力 2.介绍一下pdd(主要谈了下沉市场) 3.为什么想来pdd 4.介绍自身缺点 5.相较于其他候选人有什么优势 5.为什么想来广州 反问: 产品管培生的培养计划 需要哪些能力 感觉都不能算面经，什么实质性的问题都没问。。。一面也是这样，感觉纯纯kpi，不知道既然这样为啥

面试体验很不好，面试官爹味重并且不尊重用户。 1. 你们的aigc项目 2. 对aigc未来发展的看法 3. 为什么觉得web3是伪需求 4. 说一个aigc带来的改变 5. 在百度的北极星指标你觉得合理吗 6. 继续深挖问了一些重要指标 7. 你用b站吗 8. 关注什么品类 9. 和小红书有什么区别#实习面经b站##产品经理#

时间线：3.14笔试；3.30电话突击面试，3.31看到自己挂 岗位：产品暑期实习（数字金融线 一面 1. 自我介绍 2. 如何看待产品经理 3. 你做产品经理什么优势 4. 选一段实习经历介绍 5. 这段经历学到了什么 6. pm行业三五年规划 7. 用框架去介绍你喜欢的产品

秋招补录产品测试工程师，上海 一面问了主要问了一些产品测试相关的问题，开放题那种，然后围绕实习经历展开，问一些细节，例如工作内容，如何解决某些问题。最后问了一道tcp udp的区别。 二面问我有什么自己觉得能够胜任职位的能力和资质。后面还问了竞赛、获奖，我是一点都没有...最后问想在工作中获得什么，想要什么。最后是薪资期望，我看****标的11-20k，都不敢多要。 两次面试都问了offer情况，

1️⃣ 了解公司&岗位更多的信息。 2️⃣ 查看面试官的水平和我的match程度 。 3️⃣ 获得本次面试的反馈。 🎯 那明确了目标，反问问什么问题，就很明显啦！ 1️⃣ 如果我能入职，具体的工作内容是什么？ 2️⃣ 这个岗位是新的hc吗 还是因为之前的同学离职了。 3️⃣ 公司对这个岗位的期待是什么，我有哪些需要提前准备的？ 4️⃣ 想问下您加入公司多久了，当时是为什么加入呢？ 5️⃣ 想问下

一、具体面经 一面业务 应该是mentor年轻小姐姐 自我介绍 平时是否会使用社交软件 是否使用过探探 除了左滑右滑之外有哪些有印象的功能 很多用户在社区发布动态的时候不带话题，怎么引导解决 怎么判定用户发布动态和话题相关 对社区内到话题的内容做推荐，考虑哪些因素 介绍了一个场景：很多时候聊天室话题和他们实际聊天内容不一致，作为运营怎么引导？ 如何看待一些基础性工作，外包对内容筛选之后可能还需要再

主要内容：1.建模锯齿,2.数据粒度的锯齿操作,3.下游表依赖上游表问题,4.数仓数据域划分方式,5.数仓一致性是如何保证的,6.数仓优化,7.数据全生命周期,8.数仓建模问题,9.数仓建模过程1.建模锯齿 建模锯齿是指在建模过程中的一种常见的效应，其中模型的输出可能会产生锯齿状的波动。这种效应通常是由于模型的不稳定性或过度拟合导致的。 在建模过程中，锯齿可能会使模型的表现变差，并且在预测新数据时也可能出现不一致的结果。因此，在建模时需要注意避免出现锯齿状的波动。 一种常用的方法是使用正则化来限

主要内容：1.数仓高内聚低耦合,2.多重粒度,3.如何提高查询效率,4.数仓数据域划分几种方式,5.粒度操作,6.SQL实现,7.数仓中ODS层命中多少为合理,8.数仓价值链的体现和实现,9.建立数仓的步骤,10.指标生命周期的评估,11.数据治理,12.数仓的目的1.数仓高内聚低耦合 一般复杂的公共逻辑可以采用抽象类和抽象方法的方式下沉到共有模块中，然后由相关子类去实现抽象方法，来实现不同的功能。这样可以将复杂的逻辑拆分成各个子类，使得类之间的耦合度降低，提高代码的可维护性。 2.多重粒度 在

主要内容：1.数仓构建,2.数仓最重要的是什么,3.如何保证数据的准确性,4.如何做数据治理？数据资产管理呢,5.如何控制数据质量,6.元数据的理解？元数据管理系统,7.数仓如何分层的？及每一层的作用,8.为什么要分层1.数仓构建 1). 前期业务调研 需求调研 数据调研 技术选型 2). 提炼业务模型，总线矩阵，划分主题域； 3). 定制规范 命名规范、开发规范、流程规范 4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括

主要内容：1、什么是数据仓库？,2、数据仓库和数据库的区别？,3、如何构建数据仓库？,4、什么是数据中台？,5、数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么？,6、大数据有哪些相关的系统？,7、如何建设数据中台？,8、数据仓库最重要的是什么？,9、概念模型、逻辑模型、物理模型分别介绍一下？,10、SCD常用的处理方式有哪些？,11、怎么理解元数据？,12、数仓如何确定主题域？,13、如何控制数据质量？,,,,1、什么是数据仓库？ 权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、