Questions d'entretien pour un chef de produit IA (10 questions au total) Question 1 : Question de base sur la cognition en IA : Veuillez expliquer en termes simples le principe de fonctionnement du Large Language Model (LLM) et quelles sont les limites de ses capacités fondamentales. Sujets à aborder : Le candidat comprend-il réellement l'essence de la technologie de l'IA, et ne se contente-t-il pas d'une compréhension conceptuelle ? Est-il capable d'exprimer clairement des concepts complexes dans un langage non technique (compétences de base en matière de communication hiérarchique et interdépartementale) ? Comprenez-vous les limites du LLM (telles que l'illusion, les exigences en temps réel et les limites de la capacité de raisonnement) afin d'éviter de faire des promesses de produits irréalistes ? Question 2 : Analyse de scénario : Imaginez que vous êtes responsable d’une application de commerce électronique traditionnelle et que votre supérieur souhaite « ajouter des fonctionnalités d’IA ». Comment procéderiez-vous ? Veuillez proposer 2 à 3 pistes envisageables et justifier votre choix. Sujets à aborder : Peut-on partir des difficultés rencontrées par les utilisateurs et de la valeur commerciale, plutôt que de poursuivre l'IA pour l'IA elle-même ? Analyse de scénarios : Capacité à identifier les points d’entrée en matière d’IA à forte valeur ajoutée et facilement applicables. Priorisation : Capacité à évaluer de manière exhaustive le retour sur investissement, la faisabilité technique et les coûts de mise en œuvre. Question 3 : Analyse des exigences : L’équipe commerciale propose : « Nous voulons créer un système de service client basé sur l’IA capable de répondre à toutes les questions des utilisateurs. » Comment décomposeriez-vous et feriez-vous progresser cette exigence ? Sujets à aborder : Capacité de clarification des demandes : L’IA est-elle capable d’identifier les véritables objectifs qui se cachent derrière des demandes vagues ? Conscience des limites : L’IA est-elle capable de définir de manière proactive les limites des capacités de l’IA (par exemple, quels problèmes sont adaptés à l’IA et lesquels doivent être traités manuellement) ? Réflexion pratique : Les aspects pratiques tels que la construction de bases de connaissances, l’évaluation des effets et le démarrage à froid ont-ils été pris en compte ? Question 4 : Compréhension de l’ingénierie des prompts : Pensez-vous que l’ingénierie des prompts soit importante pour les chefs de produit IA ? Veuillez donner un exemple de la façon dont vous pouvez améliorer les performances du produit en optimisant les prompts. Sujets à aborder : Le candidat possède-t-il une expérience pratique concrète, et pas seulement des connaissances théoriques, en ce qui concerne sa maîtrise des techniques de conception de prompts (telles que la définition des rôles, les prompts à quelques coups, les processus de pensée, etc.) ? Comprenez-vous que l'optimisation rapide est un levier clé pour améliorer les performances des produits à moindre coût ? Question 5 : Analyse des données : Après la mise en service de la fonctionnalité d’IA dont vous étiez responsable, le nombre d’utilisateurs actifs quotidiens était élevé, mais le taux de satisfaction des utilisateurs était faible. Comment diagnostiqueriez-vous le problème et développeriez-vous des stratégies d’optimisation ? Sujets à aborder : Capacités d'analyse des données : Pouvez-vous établir un système d'indicateurs raisonnable (précision, temps de réponse, taux d'achèvement, etc.) ? Capacité d'attribution du problème : s'agit-il d'un problème de modèle, d'un problème d'interaction ou d'un problème de gestion des attentes ? Pensée itérative : Possède-t-elle une conscience en boucle fermée du processus « déploiement-surveillance-optimisation » ? Question 6 : Compétences en matière de collaboration technique : Un membre de votre équipe d’algorithmes vous dit : « Cet effet ne peut pas atteindre une précision de 95 % ; il ne peut atteindre que 80 % au maximum. » Comment géreriez-vous cette situation ? Sujets à aborder : Compétences en communication technique : Le produit est-il capable de comprendre les contraintes techniques au lieu de simplement exiger des améliorations ? Flexibilité du produit : La conception du produit peut-elle compenser les lacunes techniques (telles que l’affichage du niveau de confiance, l’intervention humaine et la restriction des scénarios d’application) ? Prise de décision : Le système répond-il à 80 % aux normes minimales de disponibilité requises par l’entreprise, et est-il judicieux de le mettre en production ? Question 7 : Éthique de l'IA et sensibilisation aux risques : Si votre produit d'IA a un grave problème d'« hallucination », générant de fausses informations et faisant l'objet de plaintes de la part des utilisateurs, comment le géreriez-vous et le préviendriez-vous ? Sujets à aborder : Sensibilisation aux risques : Les impacts négatifs potentiels de l’IA ont-ils été pris en compte au préalable ? Planification d’urgence : Mesures d’arrêt des pertes à court terme (telles que l’arrêt des activités, les excuses et l’indemnisation). Prévention à long terme : Comment réduire les risques au niveau du produit (par exemple, traçabilité des informations, clauses de non-responsabilité, mécanismes de révision manuelle). Question 8 : Évaluation de la valeur commerciale : Une entreprise prévoit d’investir 5 millions dans le développement d’une fonction d’IA. Comment évalueriez-vous la pertinence de cet investissement ? Veuillez expliquer votre démarche analytique. Sujets à aborder : Réflexion commerciale : La valeur apportée par l’IA peut-elle être quantifiée (réduction des coûts, augmentation des revenus, amélioration de l’expérience) ? Sensibilisation aux coûts : Comprenez-vous la structure des coûts des projets d’IA (puissance de calcul, étiquetage des données, main-d’œuvre, maintenance) ? Cadre décisionnel : calcul du retour sur investissement, comparaison avec la concurrence, valeur stratégique et autres considérations multidimensionnelles Question 9 : Perspective du secteur : Quels changements prévoyez-vous que les agents d’IA apporteront à la conception de produits au cours des 1 à 2 prochaines années ? Comment les compétences requises des chefs de produit évolueront-elles ? Sujets à aborder : Vision stratégique : Suivez-vous en permanence les tendances du secteur de l’IA ? Esprit critique : Avez-vous une vision indépendante de l’évolution de l’IA ? Positionnement stratégique : Avez-vous pris en compte l’évolution des compétences des chefs de produit à l’ère de l’IA ? Question 10 : Exercice pratique : Veuillez présenter une étude de cas d’un produit ou d’une fonctionnalité d’IA que vous avez piloté ou auquel vous avez fortement contribué. Comment avez-vous procédé ? Quelles difficultés avez-vous rencontrées ? Quel a été le résultat final ? Si vous pouviez recommencer, quels changements apporteriez-vous ? Sujets à aborder : Vérification de l'expérience concrète : Le candidat possède-t-il une expérience réelle des produits d'IA, et non pas seulement des atouts supplémentaires sur son CV ? Maîtrise de l'ensemble du processus : Capacité à gérer l'intégralité du cycle de vie des projets, de la définition des besoins à l'évaluation des résultats, en passant par le choix des technologies et la collaboration au développement. Capacité d'introspection : Le candidat fait-il preuve d'introspection et d'une vision d'évolution ? ----- Les questions 1 à 5 ci-dessus sont destinées aux chefs de produit juniors, et les questions 6 à 10 aux chefs de produit intermédiaires et seniors.
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