AI-продакт-менеджер
Собеседование на AI-продакт-менеджера: как подготовиться
Продукт на LLM: метрики и A/B, возможности и ограничения моделей, UX, исследования.
81
урок
919
вопросов в билетах
99
задач с проверкой
232
устных вопроса
Этапы собеседования
Как проходит собес на AI-продакт-менеджера
Набор и порядок зависят от компании, но этапы повторяются. Под каждый в тренажёре свои треки.
Этап 1
HR-скрининг
Рассказ о себе, мотивация, ожидания по деньгам. Отсеивают тех, кто не может коротко объяснить свой опыт.
О себе и поведенческоеЭтап 2
Техническое интервью
Вопросы по темам роли: Продакт-менеджмент, Продуктовые метрики, LLM-инженерия. Теория, разбор ситуаций и случаи из работы.
Продакт-менеджментПродуктовые метрикиLLM-инженерияСтатистика и A/B-тестыЭтап 3
Английский
Часть интервью по-английски: рассказ о себе и проектах, объяснение решения вслух.
Английский на собеседованииЭтап 4
Финал с командой
Истории по STAR: конфликты, ошибки, сложные задачи. Ваши вопросы компании.
О себе и поведенческое
Частые вопросы
Что спрашивают на собесе AI-продакт-менеджера
Вопросы, которые встречаются чаще всего. У каждого правильный ответ и разбор.
Discovery и delivery
Продакт-менеджмент
Хорошая метрика
Продуктовые метрики
Зачем делить на корень из d_k во внимании
LLM-инженерия
Почему дисперсия выборки делится на n - 1
Статистика и A/B-тесты
Роль продуктового дизайнера
UX/UI-дизайн
С чего начать рассказ о себе
О себе и поведенческое
Фича, которая не взлетела
Продакт-менеджмент
Роль защитной метрики
Продуктовые метрики
Как работает BPE-токенизация
LLM-инженерия
Корреляция и причинность
Статистика и A/B-тесты
Этапы двойного алмаза
UX/UI-дизайн
Длина рассказа
О себе и поведенческое
Через 5 лет
РастётИИ-фичи запускают все экосистемы, нужен тот, кто считает их пользу, риски и стоимость.
Как работают LLM, метрики качества, экономика токенов, 152-ФЗ и галлюцинации.
Узнайте свой уровень сегодня, а не на собесе
10 минут, 20 вопросов по темам AI-продакт-менеджера. Без регистрации.