一、前期准备：明确岗位核心能力模型

1.1 岗位需求拆解

百度AI产品经理实习岗的核心要求可归纳为三方面：技术理解力（对NLP、CV等AI技术的认知深度）、产品思维（需求分析、PRD撰写、数据驱动决策能力）、跨部门协作（与算法、工程、运营团队的协同经验）。建议通过百度AI开放平台、文心一言技术白皮书等官方资料，系统梳理其AI产品矩阵（如文心大模型、飞桨平台）的技术架构与商业化路径。

1.2 简历优化策略

• 项目经历量化：用“用户规模增长30%”“留存率提升15%”等数据替代模糊描述。例如，若参与过AI客服系统优化，可写明“通过意图识别模型迭代，将问题解决率从72%提升至85%”。
• 技术关键词植入：在技能栏明确标注“熟悉Transformer架构”“掌握SQL数据查询”“了解A/B测试方法论”，与JD中的技术要求精准匹配。
• 作品集附加：附上PRD文档截图（脱敏处理）、用户调研报告摘要或原型设计链接（如使用Figma），直观展示产品能力。

二、笔试环节：技术+产品的双重考验

2.1 技术基础题

• AI技术原理：需掌握基础模型（如BERT、ResNet）的工作原理，例如“解释Transformer的自注意力机制如何解决长序列依赖问题”。
• 数据结构与算法：重点考察链表、树、图的遍历，以及时间复杂度分析。例如，“给定一个二叉树，如何用非递归方式实现后序遍历？”（代码示例：使用栈存储节点，按“根-右-左”顺序压栈，出栈时反转结果）
• SQL实战：需熟练编写多表关联查询、窗口函数。例如，“统计每个用户最近30天的活跃天数，并按活跃天数降序排列”（代码示例：SELECT user_id, COUNT(DISTINCT date) AS active_days FROM user_activity WHERE date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY) GROUP BY user_id ORDER BY active_days DESC;）

2.2 产品设计题

典型题目如“设计一款面向老年人的AI健康管理产品”，需从用户画像（60+岁，慢性病高发群体）、核心功能（用药提醒、体征监测）、技术实现（语音交互、轻量化模型）到商业化路径（与药企合作、保险增值服务）展开完整逻辑链。

三、面试环节：深度与广度的双重挑战

3.1 技术面试

• AI技术细节：可能追问“如何优化文心大模型的推理速度？”“对比BERT与GPT的预训练目标差异”。需结合论文（如《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》）或开源项目（如Hugging Face）中的实践回答。
• 系统设计题：例如“设计一个支持亿级用户的AI内容推荐系统”，需从数据层（用户行为日志存储）、算法层（召回-排序-重排）、工程层（分布式训练、实时计算）分层阐述。

3.2 产品面试

• 需求分析：给定场景“用户反馈AI写作工具生成的文案过于模板化”，需从数据验证（分析用户修改记录）、根因定位（模型训练数据偏差）、解决方案（引入领域自适应训练）三步拆解。
• PRD撰写：可能要求现场口述一个功能点的PRD，需包含背景（如“提升用户留存”）、目标（“3个月内将次日留存从40%提升至50%”）、功能清单（如“新增个性化推荐模块”）、验收标准（如“推荐准确率≥85%”）。

3.3 行为面试

• STAR法则应用：回答“描述一次你推动跨部门协作的经历”时，需明确情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）。例如，“在XX项目中，我作为产品负责人协调算法团队（3人）与工程团队（5人），通过每日站会同步进度，最终提前2周上线，用户使用时长增加20%”。

四、实战建议：提升胜率的三大策略

4.1 技术复盘

• 每日刷题：使用LeetCode的“百度标签”题目，重点练习链表、二叉树、动态规划。
• 论文精读：选择1-2篇百度AI团队发表的论文（如《ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration》），理解其创新点与工程实现。

4.2 产品模拟

• 案例拆解：分析百度AI产品（如文心一格）的迭代日志，总结其功能优化路径与用户反馈闭环机制。
• 原型练习：用Figma或Axure设计一个AI教育产品的原型，包含用户注册、课程推荐、学习报告等核心页面。

4.3 软技能提升

• 结构化表达：使用“金字塔原理”组织回答，例如先给出结论，再分点阐述理由。
• 压力管理：面试前进行模拟训练，适应快节奏提问（如“3分钟内说明你对AIGC的理解”）。

五、总结：大厂实习的长期价值

百度AI产品经理实习不仅是技能提升的跳板，更是接触前沿技术（如大模型、多模态交互）与商业化落地的绝佳机会。建议实习生在岗期间主动参与技术评审会、用户调研，积累从0到1的产品经验。同时，保持对AI行业动态的敏感度（如关注Google I/O、百度世界大会的发布内容），为未来职业发展奠定基础。