Perguntas de entrevista para Gerente de Produto de IA (10 perguntas no total) Pergunta 1: Cognição Básica de IA Pergunta: Explique o princípio de funcionamento do Large Language Model (LLM) em termos simples e quais são os limites de sua capacidade principal. Assuntos a serem discutidos: O candidato realmente compreende a essência da tecnologia de IA, em vez de se limitar ao nível conceitual? Consegue expressar claramente conceitos complexos em linguagem não técnica (habilidades básicas para reportar a superiores e comunicar-se entre departamentos)? Você entende as limitações do LLM (como ilusão, requisitos de tempo real e limites da capacidade de raciocínio) para evitar promessas de produtos irrealistas? Questão 2: Análise de Cenário: Suponha que você seja responsável por um aplicativo de e-commerce tradicional e seu chefe queira "adicionar alguns recursos de IA". Como você pensaria sobre isso e tomaria uma decisão? Apresente de duas a três direções viáveis e explique os motivos para priorizá-las. Assuntos a serem discutidos: Podemos começar pelos problemas enfrentados pelos usuários e pelo valor para o negócio, em vez de buscarmos a IA pela IA em si? Análise de Cenários: A capacidade de identificar pontos de entrada de IA de alto valor e implementáveis. Priorização: A capacidade de avaliar de forma abrangente o ROI, a viabilidade técnica e os custos de implementação. Questão 3: Detalhamento de Requisitos: A equipe de negócios propõe: "Queremos criar um sistema de atendimento ao cliente com IA que possa responder a todas as perguntas do usuário." Como você detalharia e desenvolveria esse requisito? Assuntos a serem discutidos: Capacidade de esclarecer demandas: O profissional consegue identificar os verdadeiros objetivos por trás de demandas vagas? Consciência de limites: O profissional consegue definir proativamente os limites das capacidades da IA (por exemplo, quais problemas são adequados para IA e quais precisam ser resolvidos manualmente)? Pensamento prático: Questões práticas como a construção da base de conhecimento, a avaliação de efeitos e o arranque a frio foram consideradas? Pergunta 4: Compreensão da Engenharia de Prompt: Você acha que a Engenharia de Prompt é importante para gerentes de produto de IA? Dê um exemplo de como você pode melhorar o desempenho do produto otimizando o Prompt. Assuntos a serem discutidos: O candidato possui experiência prática, e não apenas conhecimento teórico, no domínio de técnicas de criação de prompts (como definição de papéis, uso de poucos takes, processos de pensamento, etc.)? Você entende que a otimização de prompts é uma alavanca fundamental para melhorar o desempenho do produto a baixo custo? Questão 5: Pensamento orientado por dados: Após o lançamento do recurso de IA do qual você era responsável, o número de usuários ativos diários (DAU) era alto, mas a avaliação de satisfação do usuário era baixa. Como você diagnosticaria o problema e desenvolveria estratégias de otimização? Assuntos a serem discutidos: Capacidade de análise de dados: Você consegue estabelecer um sistema de indicadores razoável (precisão, tempo de resposta, taxa de conclusão, etc.)? Capacidade de atribuição do problema: trata-se de um problema de modelo, um problema de interação ou um problema de gestão de expectativas? Pensamento iterativo: Possui uma consciência de ciclo fechado de "implantação-monitoramento-otimização"? Questão 6: Habilidades de Colaboração Técnica: Um membro da sua equipe de algoritmos lhe diz: "Este efeito não pode atingir 95% de precisão; no máximo, pode chegar a 80%." Como você lidaria com isso? Assuntos a serem discutidos: Habilidades de comunicação técnica: O produto consegue compreender as limitações técnicas em vez de simplesmente pressionar por melhorias? Flexibilidade do produto: O design do produto consegue compensar deficiências técnicas (como exibição do nível de confiança, intervenção humana e restrição de cenários de aplicação)? Tomada de decisão: 80% do sistema atende aos padrões mínimos de disponibilidade para o negócio? Vale a pena entrar em produção? Pergunta 7: Ética em IA e Conscientização de Riscos: Se o seu produto de IA tiver um problema sério de "alucinação", gerando informações falsas e sendo alvo de reclamações por parte dos usuários, como você lidaria com isso e o preveniria? Assuntos a serem discutidos: Conscientização sobre riscos: Os potenciais impactos negativos da IA foram considerados antecipadamente? Planejamento de contingência: Medidas de contenção de perdas a curto prazo (como paralisação das atividades, pedido de desculpas e indenização). Prevenção a longo prazo: Como reduzir os riscos ao nível do produto (por exemplo, rastreabilidade da informação, avisos legais, mecanismos de revisão manual). Questão 8: Avaliação de Valor Empresarial: Uma empresa planeja investir 5 milhões no desenvolvimento de uma função de IA. Como você avaliaria se esse investimento vale a pena? Por favor, explique sua estrutura analítica. Assuntos a serem discutidos: Pensamento empresarial: O valor trazido pela IA pode ser quantificado (redução de custos, aumento de receita, melhoria da experiência)? Consciência de custos: Você entende a estrutura de custos de projetos de IA (poder computacional, rotulagem de dados, mão de obra, manutenção)? Estrutura de tomada de decisão: cálculo do ROI, comparação com a concorrência, valor estratégico e outras considerações multidimensionais. Pergunta 9: Análise do Setor: Que mudanças você prevê que os agentes de IA trarão para o design de produtos nos próximos 1 a 2 anos? Como as habilidades necessárias para os gerentes de produto irão mudar? Assuntos a serem discutidos: Conhecimento de ponta: Você monitora continuamente as tendências do setor de IA? Discernimento: Você tem pensamento independente sobre a direção do desenvolvimento da IA? Autoposicionamento: Você considerou as competências em evolução dos gerentes de produto na era da IA? Questão 10: Questão de Revisão Prática: Compartilhe um estudo de caso de um produto/recurso de IA que você liderou ou no qual esteve profundamente envolvido. Como você chegou do zero ao sucesso? Quais dificuldades encontrou? Qual foi o resultado final? Se pudesse fazer tudo de novo, que mudanças faria? Assuntos a serem discutidos: Comprovação de experiência prática: O candidato possui experiência real com produtos de IA, e não apenas experiência aprimorada no currículo? Capacidade de atuação em todo o processo: O candidato domina toda a cadeia, desde a definição de requisitos, seleção de tecnologia e colaboração no desenvolvimento até a avaliação de resultados. Capacidade de reflexão: O candidato possui uma mentalidade reflexiva e uma perspectiva de crescimento? ----- As perguntas acima são de 1 a 5 para gerentes de produto júnior e de 6 a 10 para gerentes de produto intermediários e seniores.
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