招聘視角，看數據產品經理求職面試技巧

編輯導讀：金三銀四馬上就要結束了，你找到心儀的工作了嗎？數據產品經理近些年的職位需求不斷增加，不少人都想從事這一行業。本文作者將以招聘者的角度，分析數據產品經理求職的面試技巧，希望對你有幫助。

近幾年負責數據產品團隊，經歷團隊人員的變遷，進行過幾百+簡歷的篩選，近百場社招、校招面試。金三銀四的求職/招聘季接近尾聲，想把自己招聘數據產品經理的過程進行總結，分享給想找數據產品經理工作的求職者。

一、數據產品經理的能力要求

多數企業數據產品經理要身兼產品經理、項目經理、設計師、QA多職，對產品經理的能力要求比其他產品會更加綜合全面，除了數據技能和產品經驗外，在需求分析、競品分析、產品規劃、產品設計、文案功底、項目管理方面的能力，也是拉開能力水平的重要維度。

需求分析：數據產品用戶以企業內部為主，用戶來源于產品、運營、數據開發等不同部門，需求類型也是五花八門，產品經理要充分了解業務工作的背景，當前流程，主要訴求，再去綜合判斷需求的實現方式，很多產品不會分析和挖掘需求，最終論文需求產品經理(承接和轉發需求)

競品分析：數據產品不像C端產品，各個應用市場搜一下就可以看到新增了功能，企業內部數據產品一般僅限內部用戶，外網可以獲取的資料有限，目前主要的競品是來源于商業化版本的數據產品，如用戶行為分析系統：神策、GrowingIO；應用統計類產品：百度統計、友盟、talkingData；BI可視化：QuickBI、帆軟BI、Tableau、網易有數等；開發套件：阿里dataworks、網易猛犸等

產品規劃：數據中臺產品是一整套的大數據解決方案，各個系統之間數據流轉有著很強的耦合關系，產品規劃時，除了自身功能實現外，和外部系統做好聯動。

產品設計：數據產品的用戶同理心決定產品交互設計的友好性，很多產品會考慮“內部產品能用就行”，強調功能先行，忽略產品體驗，產品上線后，能用，難用

文案功底：通過友好地文案指引，可以幫助用戶快速上手產品，降低學習成本，減少用戶咨詢響應，尤其是工具類數據產品，見過文案缺失、指意不明的產品，用戶使用時各種卡頓

項目推進：數據產品的Deadline一般弱于C端產品（跟著應用商城發版），產品經理通過項目管理手段，推動團隊按期保質保量的完成項目。

二、數據產品面試考量維度

不像開發人員面試，可以拋個JVM、多線程、Springboot等具體技術棧的問題，來看候選人的技術能力，產品經理的能力要求，很多都是隱藏在冰山下層的，曾經遇到過一些入職后發現不匹配的情形：

• 面試時各個方面規劃侃侃而談，很有一番見地，實際工作過程，高不成低不就，小事情不想做，大事做不成
• 理論、項目經歷沒問題，產品方案設計粗糙，完整度低，產品上線質量差
• 知識、技能OK，自我驅動力差，時間管理混亂、項目推動拖沓
• 產品通用能力良好，但敬業度低，當一天和尚撞一天鐘，職場老油條
• 玻璃心，情緒管理能力差，遇到和需求方、開發意見沖突，難以聽取不同評審意見，遇到問題不溝通，自己YY團隊成員的想法，問題積壓多了，一拍兩散
• 做事過于一本正經，一板一眼，大小事喜歡上綱上線，項目團隊人際關系劍拔弩張，私下相互抱怨需求分析轉化能力差，缺少獨立思考，
• 用戶同理心差，產品設計用戶使用成本高

那如何通過1個小時的面試過程，找到更合適的人呢？不可能面面俱到把所有能力項全部聊一遍，一般會分為知識、專業技能、通用能力、行為動機四個維度。

專業知識：知識是指通過學習、培訓可以獲得知識，是相對容易獲得的，比如作為數據產品經理，通過網絡課程培訓，了解了指標體系建設理論、數據中臺OneData理論、Axure高保真設計方法等，是從不知道到知道的過程，知識一般用廣度和深度來衡量。

專業技能：技能是指運用知識和經驗執行一定活動積累的能力，是行為和認知活動的結合，技能和知識是密不可分的。技能是一種操作能力，一般用熟練度衡量，是對知識的一種運用能力，可以通過不斷地練習來提高，熟能生巧一般說的就是技能。例如數據產品項目從0-1的實踐經驗，需求分析、項目管理的能力

通用能力：是指無法通過學習、培訓等方式快速獲取，而必須通過刻意練習強化才能內化和外顯出來的能力。比如個人的學習能力、溝通表達、產品思維、思考能力

行為動機：個人對工作、對生活的態度，是否自我驅動追求結果，是否有明確的職業發展規劃，對數據產品是否長期感興趣

三、數據產品面試過程

根據數據產品經理的能力要求，形成相對固定的面試流程，可以更加結構化，提問問題主線清晰明確，減少東一榔頭西一棒子式的提問。

Part1：自我介紹

目的：通過2~3分鐘的自我介紹，了解候選人溝通能力、邏輯表達，以及簡歷外的其他信息

期待內容：是誰，主要工作經歷，典型項目及價值成功，產品技能領域（開發套件、數據資產、BI工具、還是數據應用），其他輔助信息，或簡歷外的內容

減分項：回答過于簡短，幾句話結束，或過于啰嗦滔滔不絕，內容組織缺少邏輯性，不符合金字塔原理（總分）；背誦簡歷內容

Part2：技能評估-項目經歷

目的：針對具體項目經歷，了解候選人在項目實施過程中體現出來的需求分析、產品規劃、項目推進等方面表現出來的產品技能

期待內容：為什么做這個項目(解決問題)，項目規劃思路，項目難點，解決方案，項目數據效果，個人收獲，未來規劃

減分項：直接講產品實現，缺少為什么做的介紹，項目成果不具體不量化，流水賬式的項目介紹；缺少獨立思考，被動執行需求;

面試常用問題

1. 在xx項目中，你遇到的最大困難是什么？如何解決的？
2. 在過去工作經歷中，你做過最成功的項目是哪個，為什么？
3. 可以詳細介紹下XX項目嗎？

Part3：技能評估-情景假設

目的：基于STAR原則進行了解和提問，對某個產品的設計優缺點和改進建議，設計某個產品的設計思路，了解對用戶需求、痛點的洞察，對解決思路的設想和思考

期待內容：產品的目標、產品用戶、產品功能框架、部分功能的重擔闡述

減分項：直接講細節實現;回答沒做過，不太了解；回答完全偏離情景；思路不清晰，沒有從需求分析到功能規劃到實現的流程主線

面試常用問題

1. 我們想做一個XXX項目，解決XX問題，如果你是產品經理，你準備怎么做？
2. 你了解的XX產品有哪些，如果讓你自己設計一款XX產品，你想怎么做？
3. 你覺得XX產品現在有哪些做得好的，以及做得不好地方，為什么

Part4：通用能力

目的：通過直接的問題或者某一項目經歷，了解候選人的學習能力、商業理解能力、思考能力等

期待內容：有獨立的見解，關注和了解行業趨勢，有自己的學習習慣和方法

減分項：除工作外無主動學習習慣、不關注行業、缺少獨立思考

面試常用問題

1. 你一般都是什么時間，通過什么方式來學習XX方面的知識？最大的收獲是什么
2. 你對近期XX熱點怎么看？

Part5：專業知識

目的：了解數據專業知識的了解情況

期待內容：會的可以清楚的表述掌握情況，個人理解，應用場景，不會的坦誠不會

減分項：會的了解不深入，不會的還東拼西湊侃侃而談

面試常用問題

1. 你的SQL用的多嗎，什么場景下會使用？
2. 指標體系怎么理解，你們是怎么解決指標口徑不一致的問題的？
3. 數據倉庫常用的建模理論了解么？星型、雪花模型有什么優缺點
4. HadoopXX組件主要用來做什么？
5. 知道哪些數據分析方法？

Part6：行為動機

目的：了解候選人數據產品興趣意愿，職業發展規劃，個人成就動機

期待內容：職業規劃是數據產品經理，愿意和數據打交道，希望用數據給業務帶來價值

減分項：目標不明確，可以做可以不做，感覺不到數據帶來的價值成就感

面試常用問題

1. 數據產品經理和產品經理崗位有什么差異？
2. 職業發展規劃是怎樣的？
3. 曾經有沒有數據指導業務決策，產生價值的案例
4. 過去覺得最成功，和最有挫敗感的事情分別是什么？
5. 幾段工作經歷的離職原因

Part7：候選人提問環節

目的：了解候選對新公司關注的點，看個人期望

期待內容：做的事情是否和個人規劃匹配，新公司是否可以解決當前離職的問題

減分項：沒有問題(可能無所謂，不是目標崗位)，只問加不加班、薪資等，不問其他問題

面試常用問題

1. 當前團隊人員結構和分工大概是什么樣的？
2. 團隊目前主要產品領域，服務業務對象

Part8：輔助信息

目的：通過候選人過去產品設計案例，了解PRD能力，不建議留作業，有的候選人比較反感

期待內容：提供真實的項目PRD案例（數據脫敏），體現真實設計水平

減分項：提供UI設計稿

面試常用問題

1.過去設計的產品PRD方案，有沒有可以提供的案例？

四、總結

面試過程多維度評估人崗匹配度，希望更大概率的招到合適的人員，但依然難以避免入職后發現不合適的情況。雖然面試過程是分以上幾個環節，但最重要的是行為動機，自驅力強有意愿和興趣最重要，然后是可以遷移的通用能力，最后才是專業知識和項目經驗。

每一個面試官都希望選拔出高潛力、值得長期發展和培養的優秀人才，知識和技能可以快速培養，能力可以持續磨練，行為動機無法輕易改變。

 

作者：數據干飯人，微信號公眾號：zhuangxiu1314，主要從事數據中臺產品體系建設，包括：開發套件、數據資產、BI應用、精準營銷平臺、機器學習平臺等。

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