最近我参加了Adobe产品经理（PM）职位的面试，整个流程包括了五个主要环节：电话筛选、产品思维与案例分析、跨部门协作、产品设计和行为面试。面试过程较为全面，覆盖了产品经理的核心技能。以下是我经历的每个环节的详细情况。

**第一轮：电话筛选**

第一轮是与HR的电话筛选，持续大约30分钟。HR主要问了一些关于我的工作背景和对Adobe的理解。她还问了我为什么对Adobe感兴趣，为什么想要转型到产品经理这个角色。问题比较基础，重点在于考察我对产品管理的兴趣，以及对Adobe产品和文化的认知。我提到了自己对Creative Cloud等Adobe核心产品的了解，表达了我对推动创新和用户体验优化的热情。HR对此表示满意，并让我进入了下一轮面试。

**第二轮：产品思维与案例分析**

第二轮是与一位高级产品经理进行的产品思维面试。她给我了一个真实的产品问题，让我分析并提出解决方案。问题是如何改进Adobe Acrobat的用户体验，特别是在文档共享和协作功能上。

我首先分析了用户的痛点，提到了用户在不同平台（如桌面、移动端）之间切换时的体验不一致，并指出在多人协作时缺乏实时编辑的功能。我建议引入一个类似于Google Docs的实时协作功能，让用户可以同时编辑PDF文件，提升效率和体验。然后我详细讲解了实施这个功能的步骤，包括技术可行性、用户需求优先级以及如何进行A/B测试来验证改进的有效性。面试官对我的分析过程和解决方案非常感兴趣，并提出了几个进一步的问题，如如何确保文档的安全性和隐私。我通过讨论加密技术和访问控制机制来应对这些挑战。

**第三轮：跨部门协作**

第三轮面试考察了我与不同部门协作的能力。Adobe是一家大型公司，产品经理需要经常与工程、设计、市场和销售等多个团队合作。面试官是一位产品总监，他问我如何在不同的利益相关者之间平衡需求，确保项目按时交付。

我分享了之前在项目中与工程师和设计师合作的经验，解释了我如何通过明确的沟通和目标设定来确保团队在同一方向上努力。我提到了我使用过的几种跨部门协作工具，如Jira和Confluence，以确保信息透明、进度清晰。我还举例说明了在面对冲突时，我如何通过定期的项目更新会来促进沟通，解决问题，确保每个部门的需求都能得到合理的考虑。

**第四轮：产品设计**

第四轮是产品设计面试，由Adobe的一位设计总监主持。面试官给了我一个开放式的问题：“如果让你设计一个全新的Creative Cloud功能，你会设计什么？”

我提出了一个创意：一个基于AI的设计助手，能够根据用户的设计风格和偏好，自动生成符合其要求的素材或模板。我解释说，这个功能可以极大地提升用户的创作效率，尤其是对于那些非专业设计师，他们可以通过AI工具快速生成高质量的设计。我还进一步讨论了如何集成Adobe现有的AI技术（如Adobe Sensei），并提出了可能的产品路线图和迭代计划。

面试官在这个过程中提出了很多设计细节的问题，比如如何让用户保留足够的个性化创作空间，以及AI生成内容的版权问题。我分别从用户体验和法律层面进行了回应，解释了如何设计交互界面以及如何通过授权机制解决版权问题。

**第五轮：行为面试**

最后一轮是行为面试，主要是HR考察我的团队协作能力、领导力以及应对挑战的方式。问题包括“请分享一个你曾经遇到的失败项目，你是如何处理的？”以及“如何在高压力的环境中做出有效决策？”

我分享了之前一次项目延期的经历，当时由于需求变化和资源不足，导致项目进度严重滞后。我描述了我如何在那时迅速调整计划，重新定义优先级，并与团队保持紧密沟通，最终将项目顺利完成。通过这个例子，我展示了自己的灵活应变能力和团队管理经验。

面试结束后，HR告诉我，接下来会有一个综合反馈阶段，之后会通知我是否通过。

整个Adobe PM面试流程非常注重候选人对产品的洞察力、跨部门的协作能力以及解决问题的思维。每一轮面试都很深入，尤其是产品设计和跨部门协作环节，要求我不仅要有宏观的战略眼光，还要注重细节和可行性。

**第一轮：算法面试**

第一轮是算法面试，通过电话进行，持续大约一个小时。这轮主要考察基础的数据结构和算法。第一个问题是一个常见的链表问题：给定一个单向链表，要求判断链表中是否有环。我使用了快慢指针的方法，快速写出了解决方案，面试官要求我解释其时间复杂度和空间复杂度。我回答这是O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度，面试官表示满意。

接下来第二个问题是一个涉及栈的数据结构问题：实现一个特殊的栈，要求在常数时间内返回栈中的最小元素。我首先提出了使用辅助栈的思路，面试官要求我优化代码并实现具体细节。我花了大概20分钟解决这个问题，最终代码通过了所有的测试用例。

**第二轮：机器学习应用**

第二轮是机器学习相关的编程问题，主要考察如何应用机器学习模型进行预测和优化。第一个问题是给定一个数据集，要求训练一个分类模型，并且优化模型的F1-Score。面试官给出的数据集有轻微的不平衡性，我首先对数据进行探索性分析，然后选用了RandomForest作为基线模型。训练后，我通过调整类别权重和使用交叉验证来提升模型的表现。面试官随后问到在实际应用中，如何处理更严重的数据不平衡问题，我回答可以考虑使用上采样或下采样，或者应用生成对抗网络（GANs）进行数据增强。

第二个问题是模型优化，要求我对现有的机器学习流水线进行改进。我分析了现有的流水线，发现模型训练过程中存在过拟合现象。我提出使用正则化技术，如L2正则化和dropout，并建议在特征工程阶段增加一些高阶特征。面试官对我的改进方案表示认可，并要求我讨论如何在线上环境中进行A/B测试验证模型效果。

**第三轮：系统设计**

第三轮是系统设计面试，问题是设计一个大规模的推荐系统架构。面试官要求系统能够处理高并发用户请求，并能对不同用户提供个性化推荐。我首先设计了一个基于协同过滤的推荐算法，并讨论了如何将该算法扩展到大规模数据集上。我提出使用Spark进行分布式计算，结合矩阵分解技术进行模型训练。在架构方面，我提出了使用微服务架构，将推荐系统拆分为数据收集、特征提取、模型推理和用户反馈模块，并使用消息队列（如Kafka）进行模块之间的数据通信。

面试官随后问我如何处理推荐系统中的冷启动问题，我提到了基于内容的推荐以及通过社交网络关系推断用户偏好。整个过程中，面试官不断提问，要求我进一步细化架构设计，包括如何处理高并发请求以及如何确保数据一致性。我提到了缓存机制（如Redis）来加速响应时间，并讨论了数据库分片和复制技术来提高系统的可扩展性。

**第四轮：行为面试**

最后一轮是行为面试，主要考察团队协作和解决冲突的能力。面试官问了我在之前项目中如何应对团队内部的不同意见，以及如何在压力下完成项目。我举了一个例子，描述了在之前的项目中，由于资源有限，团队成员之间对任务优先级产生了分歧。我通过组织定期的沟通会议，明确项目的核心目标，确保每个人都了解自己的职责，最终成功推动项目按时交付。面试官还问了一个比较棘手的问题，如何处理当你的上级和同事对某个技术方案有不同意见时，我描述了通过数据和实际效果来证明技术方案合理性的方法。

面试整体难度适中，但涉及的技术面较广，需要具备扎实的基础和实际操作能力。

最近我参加了OpenAI的MTS（Machine Learning Technical Specialist）面试，整个过程大约分为四个环节，涵盖了技术问题和实际操作等多个方面。以下是我具体的面试经历以及每道题目的详细描述。

**第一轮：技术电话面试**

首先是技术电话面试，时长大约为45分钟。这轮主要是针对机器学习基础的考核。面试官从基础开始提问，问了关于模型的优化问题。第一个问题是如何处理数据不平衡问题，我回答了常见的解决方案，比如使用加权损失函数、调整样本比例以及数据增强技术。面试官随即跟进了一个深入问题，询问在什么情况下会选择每种方案，并让我列举几个实际应用的例子。

接下来，面试官提了一个模型选择的问题，问如何选择合适的模型来处理分类问题，并让我比较逻辑回归和SVM。我详细描述了每个模型的优缺点，特别是在高维数据和少量样本下的表现差异。最后，面试官问了一个关于模型解释性的开放性问题，探讨如何解释黑箱模型的决策结果。

**第二轮：编程环节**

第二轮是线上编程测试，时间为90分钟，主要是考察代码能力。题目一共两道，第一道是经典的二分查找变形问题，需要处理一个部分排序的数组，找到指定元素的位置。我花了15分钟理解题意，并迅速实现了解决方案，但在优化代码的时间复杂度时出现了一些困惑，最终通过了所有测试用例。

第二题是一个动态规划问题，给定一个矩阵，要求找到从左上角到右下角的最小路径和。我采用了递归+记忆化的方式来解决，优化到O(n*m)的复杂度。这个问题中面试官不断打断我的思路，要求我对每一步解法做详细的解释，同时我需要根据他们的提示调整代码，最终成功通过测试。

**第三轮：系统设计**

第三轮是系统设计，主要考察的是我对大规模分布式系统的理解。面试官给出的题目是设计一个分布式机器学习模型训练平台，要求支持多用户并发模型训练。我从架构设计入手，先讨论了数据流的设计，如何高效地分配计算资源，并提出了使用分布式训练框架（如Horovod）的方案。接着，面试官深入挖掘了数据存储和任务调度的问题，特别是如何保证训练任务的容错性。我提到了使用分布式文件系统和任务调度器如Kubernetes来管理资源的动态扩展，面试官对这一部分提了几个挑战性的问题，比如如何应对任务中断和数据丢失。我给出了解决方案，但面试官似乎希望我进一步考虑更复杂的场景。

**第四轮：行为面试**

最后一轮是行为面试，时间约为45分钟，主要是考察我的沟通能力和团队协作经验。面试官问我在之前的项目中遇到过哪些挑战，以及如何解决团队内部的分歧。最难的一个问题是，如何在资源有限的情况下保证项目按时完成。我结合了自己在以往项目中的经验，描述了如何在不增加人员的前提下，通过优化工作流程和有效沟通，推动项目进展。

移民只是一种生活的选择
现在中国富裕的人多了，对生活就有更高的要求了。想着向国外移民的人也多了。俗话说得好，条条大路通罗马，现在中国人是条条大路通海外。常常有国内的朋友问本猫，生活在哪儿更好，或者说到底要不要到美国来生活。其实，对这个问题的回答，肯定是有人说好，有人说不好，有人说应当来，有人说不要来。任何事情在不同人的眼里，在不同人的生活中，在不同人的感受中，一定都是不一样的。

红烧排骨萝卜 很香很好吃的家常菜

电话面试：2 道中等难度题。等了 5 天才收到反馈。根据招聘人员的说法表现不错，因此进入了现场面试。

现场面试：（两周后）
- 编程1：2 道中等难度题
- 编程2：1 道中等难度题，1 道困难题。困难题需要了提示，但提示后能解决。
- 系统设计：表现尚可。之前见过这个问题，但还是有些磕绊。
- 产品：表现良好。之前见过这个问题，准备充分。
- 行为面试：表现良好。所有问题都回答得很好，通常我在行为面试方面比较擅长。

总体而言，我认为我表现得很好。所有问题我都做好了准备。只有 Coding2 有我没有见过的问题。我确信我会被从 E6 降级到 E5，这也是我想要的结果。今天收到反馈，经过 6 天，结果是拒绝！招聘人员告诉我，下次需要重点关注系统设计。没有提供更多细节。

我是否犯了错，申请 E6 级别？招聘人员告诉我，他们考虑了 E5 和 E6 两个级别，但仍然未能通过。我为这次面试做了很多准备，觉得总体表现不错。最糟糕的感觉就是你以为自己表现很好，却最终失败了！

我今天参加了一个技术职位的面试。与经理的行为面试进行得很顺利，也很正常。但是技术面试的体验非常糟糕，其中一位面试官在我不知道答案的时候竟然嘲笑我，并且在我未能回答问题时一直咯咯笑。我觉得我肯定不会得到这份工作，我真的很想举报这位面试官，并希望他们有录下面试过程……但我又不想为未来的机会埋下隐患。 
##### 更新：刚刚收到公司的调查链接 ????? 有什么建议可以在调查中写吗？实际上，我和其他人的体验都很积极，但那个面试官真的很糟糕。

最近我参加了Meta的面试，这是我经历过的最糟糕的面试体验。一共进行了6轮面试，其中有两次面试官未出现，他们把我的现场面试拖了整整一周，最后一分钟重新安排面试。结果没有收到offer。

候选人和面试体验已经大幅下降，公司似乎对浪费我的时间毫不在意，即便我的简历非常优秀，面试轮次也不错。这就是现在的糟糕现状。

让我说一下，我一直对Meta的招聘团队和招聘人员有非常积极的经历。他们非常专业和坦诚，我仍然与一些招聘人员保持联系。但我相信，今年该部门经历了严重裁员，这对面试过程和招聘体验产生了影响。

我曾面试E7职位，首先进行了两轮电话面试，由两位E7+（我认为是总监）进行。谈话很愉快，但同时仍然感觉像是在面试。经过积极反馈，他们决定继续进行现场面试，我进行了技术准备电话，这些对我非常有帮助。

然后Meta陷入裁员旋涡，最终宣布招聘冻结，这让我的过程延长了将近7-8个月。在裁员消息期间，他们多次向我保证，这不会影响E7的招聘过程，但最终确实受到了影响。在这段时间内，招聘人员更换了3-4次，一个接一个离职。

他们再次联系我，想继续进行现场面试，但由于7-8个月过去了，他们想重新进行一次电话面试——这很奇怪，因为这不是编程电话面试，所以你的范围和影响力不会退步。对于我来说，重新进行编程面试完全可以理解。我认为，这应该没问题，因为他们已经有两个积极的面试反馈，这只是一个复习和补充。

我错了，这是我判断失误。这次面试体验完全相反，由一位工程经理进行的面试，非常有脚本化，面试问题话题之间的过渡很差，跟进问题非常浅薄，无法引发有趣的讨论来了解我的影响力和范围。面试中有一刻，我被问到“你的弱点是什么？”? 这肯定是当你搜索“面试官应该问什么”时出现的第一个问题。

我知道面试后感觉不对，果然，我被问是否对E6职位感兴趣，而没有明确的反馈。我立即拒绝了这个建议，对整个过程感到沮丧，将Meta的事情搁置了。

这是我在Mastercard申请生成AI角色的搞笑面试经历：

我完成了与首席AI科学家的第一轮面试，接着进入了与平台负责人进行的下一轮面试。其中一位面试官是同行的印度人，但他没有自我介绍或说明自己的角色。他直接进入正题，问了我很多关于配置VPC子网和应用迁移的问题，完全是网络和迁移相关的。

我多次打断他，澄清自己是机器学习工程师，不是网络工程师。我告诉他我使用AWS SageMaker、Azure ML Studio和GPU或者Databricks，而不是VPC路由和子网配置。他坚持认为，要创建用于微调或预训练的AI应用，必须了解核心网络原理。

我无奈地笑了笑。面试中没有一个问题涉及AI模型、微调、预训练或任何编程内容！

敬请关注下一集的“我到底在面试什么？”

**更新**：第二轮面试与另一位面试官进行了，非常顺利，实际上他在面试中也提到这轮面试非常好。收到最终反馈后我会再更新。

TC：未知（招聘人员没有给我打电话，直接安排了面试。）