面壁智能
实习产品经理实习生（AI 硬件方向）
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上在读，计算机、设计、传媒、市场营销等相关专业优先
- 对 AI、硬件、消费科技有浓厚兴趣，保持对新技术的好奇心与学习热情
- 具备良好的文字表达能力，能独立完成产品文档或科技类内容撰写
- 有一定的海外市场 sense，能够流畅阅读英文资料，具备跨文化沟通意识
- 同理心强，对用户研究有兴趣，愿意倾听和理解不同用户的真实需求
- 有社区运营、内容创作、用户研究或产品相关实习经验者优先
- 每周可实习 4 天及以上，持续 3 个月以上
- 加分项
- 有科技类自媒体、博客或社区内容创作经验
- 参与过开源社区、开发者社区或用户社群的运营
- 有海外学习、交流或海外市场调研经历
- 具备基础的数据分析能力，熟悉 SQL、Excel 等工具
- 对 AI 硬件、智能终端、可穿戴设备等品类有深入观察
岗位描述
我们正在寻找一位对 AI 硬件产品充满热情的产品经理实习生，加入面壁智能 AI 硬件团队。你将深度参与产品从定义到落地的全过程，承担用户研究、内容产出与生态社区运营等多元职责，与团队一起把前沿技术变成用户真正喜欢的产品。
岗位职责
- 1. 用户研究与需求洞察
参与用户访谈、问卷调研、可用性测试等研究活动，挖掘真实用户痛点与使用场景
整理研究结论，输出用户画像、需求清单与产品改进建议
以同理心理解不同用户群体的诉求，推动产品体验持续优化
- 2. 产品信息与科技内容产出
协助撰写产品文档、功能说明、更新日志等内部与对外材料
参与科技相关内容的策划与产出，包括产品解读、技术科普、行业观察等
配合市场与运营团队，确保产品信息传递准确、清晰、有吸引力
- 3. 生态社区联通与推广
协助维护产品生态社区，对接开发者、爱好者与核心用户群体
参与社区活动策划与内容推广，提升产品在技术社区与用户群体中的影响力
收集社区反馈，形成可落地的产品迭代输入
- 4. 海外市场支持
关注海外 AI 硬件与消费科技市场动态，整理竞品信息与行业趋势
协助海外用户调研与社区运营，支持产品的国际化探索
参与海外推广内容的本地化与适配工作
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。