![[EP6]Julia|GPTs Store前十，被YC面试的求职类AI产品是如何诞生的？](https://image.xyzcdn.net/FuorYAPLugWD-8riti0aKVFEbxLm.png@small)
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2在今天的节目中，我们将探讨一个许多人都非常关心的话题, 求职和面试。在当前的经济形势下，许多应届毕业生面临激烈的竞争和就业难题，再加上签证压力，为我们的北美留学生带来了双重挑战。因此，我们今天特别邀请了一位经历丰富的面试辅导达人和AI创业者Julia，来分享她的经验和见解。
与很多留学生一样，Julia经历了曲折的求职面试过程。经过了100多次的面试准备与总结后，她不仅攻克了自身的痛点，还深刻反思并找到了最适合的解决策略, 帮助了周围的很多朋友。GPTs推出之后，Julia和她的团队利用GPT-4开发出一款AI驱动的行为面试练习与反馈工具，将总结出来的面试辅导经验AI产品化。他们设计的面试辅导类GPT长时间霸占GPTs Store排行榜前十, 按流量算可以接得下OpenAI的"破天富贵"。之后，她们开始有针对性地设计产品，通过建立专属的网页端应用，不断优化提示和用户UIUX界面, 将ChatGPT的开放域对话能力转化为了有针对性的面试辅导方案。
我们还探讨了AI创业过程中的诸多话题:商业模式的探索、用户增长的策略等。除了入选多家孵化器, Julia还参与了硅谷著名天使投资机构Y Combinator的面试。相比国内投资面试梗"如果阿里腾讯百度要做同样的产品,你会怎么办?", 她坦言没有被YC询问此类问题，也不会担心。对于设计产品和寻找product market fit, Julia有自己独特的见解除， 提供对产品设计和市场契合度寻找的独到见解。
无论你是求职ing的小伙伴，产品经理、程序员，还是其他希望进入AI领域的专业人士，这期节目都将为你提供不少启发和思考。
Timestamps
01:21 留学生/应届生找工作面临的挑战和痛点
- 经济形势下内卷严重,名校毕业生也难找工作
- 签证压力和英语非母语的劣势,面试备受挑战
03:40 嘉宾的个人求职和面试经历
- 第一次面试紧张到声音发抖
- 被拒10次后第11次终获offer,电话中喜极而泣
- 100多次面试经验的累积,开始帮助他人
07:20 聊聊面试，以及AI化这个以人为中心的体验是怎样的？
- 百战经验后总结面试秘笈中小公司重行为面试,大厂重技术面试。
- "你最大的缺点是什么"：避免"太努力"的陷阱,举出具体缺点和克服过程,展示解决问题能力和自我认知。
- 大学申请面试中的两个关键问题 "为什么申请我校"和"有什么问题想问我吗"：考察热情、见解、准备和思考。寻找真诚、有潜力、契合的申请者。
- Julia辅导朋友面试的心得：自信心最重要,源于掌控感。
- 将面试辅导经验产品化的尝试：用GPT-4开发行为面试练习与反馈工具,场景化设计提效
25:23 产品开发迭代的体会
- 借助GPT-4的能力,提供针对性的面试问题反馈和指导
- 持续AB测试迭代优化提示(prompt)以提高稳定性，达到90%以上的稳定好反馈
- 产品通过图表、重点标注等可视化呈现,比GPT本身纯文字反馈更直观高效
53:00 Master Interview的商业模式探索
- 试用+订阅制,通过持续提供价值实现变现
- 需要对目标用户持续曝光 + 渠道合作带来流量，持续获取新用户
- Open AI 需要找到GPTs Store的PMF, 帮助创作者变现
- YC面试的感悟 + 一个可能帮助破局YC面试的公式
- 未来潜在的To B方向
01:01:10 对AI创业的感悟
- 要对产品和市场有足够的了解和把握, 对赛道的理解比盲从资本风口更重要
- 要对创业方向有发自内心的热情,而不是盲从资本风向
- 在副业阶段就能验证模式,降低全职创业风险
Julia和她的小伙伴们打造的AI求职产品 Masterinterview.ai
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【相关名词】
<面试准备相关>
代码面试 (Coding Interview)
代码面试是技术面试中常见的一种形式,要求候选人现场编写代码解决特定问题。面试官通过观察候选人的编程思路、代码质量和调试能力来评估其技术水平。常见的题目涉及数据结构、算法、系统设计等计算机科学基础知识。准备代码面试需要大量练习,熟悉常见问题模式和编程技巧,同时还要注意代码的可读性和优化。除了LeetCode等在线编程平台,现在也有基于AI的面试准备工具,如Interviewing.io等。
行为面试 (Behavioral Interview)
行为面试是一种基于候选人过去行为和经历来预测其未来工作表现的面试方法。面试官通过提出具体的情境问题,了解候选人在过去的工作或学习中如何处理问题、与人合作、应对压力等。常见的问题包括"请举例说明你如何解决一个难题"、"你最失败的一次经历是什么,你从中学到了什么"等。行为面试的重点在于挖掘候选人的软实力,如沟通能力、领导力、适应力等。准备行为面试需要提前梳理自己的经历,选择合适的例子,并使用STAR法则(Situation, Task, Action, Result)来组织答案。
技术面试 (Technical Interview)
技术面试是评估候选人专业技能和知识的一种面试方式,常用于招聘程序员、工程师等技术岗位。面试内容通常包括编程语言、数据结构与算法、数据库、操作系统等计算机科学基础知识,以及与具体职位相关的技术栈。面试形式多样,可以是现场编程、问答讨论、take-home assignment等。技术面试的目的是全面考察候选人的编码能力、问题解决能力和学习潜力,以确保其能够胜任工作需求。准备技术面试需要扎实的计算机科学功底,大量的练习和实践,以及良好的沟通表达能力。
LeetCode
LeetCode是一个在线编程平台,提供海量技术面试题目和编程挑战供用户练习。题目涵盖各种数据结构、算法、数据库、系统设计等知识点,难度从入门到竞赛级别不等。用户可以在线编写代码、提交答案,即时获得反馈,并与其他用户讨论、学习。LeetCode已成为求职者准备技术面试的必备工具之一,其题库也被诸多企业用于笔试和面试。
System Design (系统设计)
系统设计是指设计复杂软件系统的架构和组件,考虑其可扩展性、可靠性、性能等非功能需求。在技术面试中,尤其是高级工程师职位,系统设计是一项重要的考察内容。候选人需要展示如何针对具体场景,如搭建一个社交网络、设计一个缓存系统等,提出合理的技术方案。这需要全面的计算机科学知识,以及实际工程经验的积累。准备系统设计面试可以参考一些经典书籍,如《Designing Data-Intensive Applications》,并多练习分析真实世界的系统架构。
STAR法则 (STAR Method)
STAR法则是一种用于回答行为面试问题的结构化方法,STAR分别代表Situation(背景)、Task(任务)、Action(行动)、Result(结果)。使用这一方法,候选人首先描述一个具体的情境,然后说明自己需要完成的任务或目标,接着详细阐述自己采取的行动和措施,最后总结行动带来的结果和影响。通过这样的框架,候选人的答案会更加清晰、完整,能够有效地展示自己的能力和经验。STAR法则特别适用于回答"请举例说明"类型的问题,如"你是如何处理与同事的冲突的"等。
<技术与商业相关>
Attention is All You Need
这是Google Research在2017年发表的一篇开创性论文,提出了Transformer模型。Transformer完全基于注意力机制(Attention Mechanism)来处理序列数据,摒弃了此前主流的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)结构。这一模型架构在并行计算、长距离依赖捕捉等方面表现出色,极大地推动了自然语言处理(NLP)的发展。
基于Transformer的各种预训练语言模型如BERT、GPT等相继问世,在机器翻译、问答、文本生成等任务上取得了突破性进展,开启了NLP的新时代。除了NLP,Transformer及其变体也被广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域,展现出强大的泛化能力。
这篇论文不仅为学术界提供了一个全新的研究范式,也为业界带来了巨大的技术创新机会。Transformer已经成为现代人工智能的基石之一,推动着智能时代的快速发展。对从业者而言,深入理解Attention机制和Transformer架构,对于设计和应用先进的AI系统至关重要。
Y Combinator (YC)
Y Combinator是一家位于硅谷的创业孵化器,由Paul Graham等人创立于2005年。YC为初创企业提供种子资金、指导和人脉资源,每年两次举办创业训练营,帮助创业者完善商业模式、建立人际网络。许多著名的科技公司,如Airbnb、Dropbox、Reddit等,都是YC的孵化项目。YC的投资和支持极大地促进了创新创业生态的发展,成为许多创业者梦寐以求的平台。申请YC需要提交详细的创业计划书,并通过多轮面试,竞争非常激烈。
Prompt (提示词)
Prompt是指在使用语言模型时,用于启动和引导模型生成输出的输入文本。设计优质的Prompt是充分利用语言模型能力的关键。一个好的Prompt应该简洁明了,包含必要的背景信息和指令,引导模型朝着期望的方向生成内容。Prompt的质量直接影响了输出的相关性、一致性和可用性。对于开放式的生成任务,Prompt还需要巧妙地incorporate一些约束条件,如写作主题、风格、长度等,以确保输出符合要求。设计Prompt已经成为一项专门的技能,优秀的Prompt工程师能够显著提升AI应用的性能和用户体验。
产品市场契合度 (Product-Market Fit, PMF)
产品市场契合度是指一个产品满足市场需求、被目标用户接受的程度。当一个产品达到PMF时,它就找到了愿意为之付费的稳定客户群,销售和口碑开始快速增长。对于初创公司而言,实现PMF意味着找到了一条可持续发展的道路,是至关重要的一个里程碑。然而,PMF的判断标准比较模糊,没有一个统一的量化指标。通常需要综合考虑用户参与度、留存率、付费转化率、净推荐值等各项数据,以及用户反馈、市场反响等定性信息。寻找PMF是一个不断试错、调整、优化的过程,需要敏锐的市场洞察力和快速的执行力。
种子轮 (Seed Round)
种子轮是初创公司获得的第一笔外部投资,通常发生在公司成立的早期阶段。种子轮的投资人可以是天使投资人、早期风险投资基金、孵化器或加速器等。投资金额相对较小,一般在几十万到几百万美元之间。种子轮的主要目的是为创业团队提供启动资金,支持他们完成产品开发、早期用户获取等关键里程碑。由于此时公司的估值较低,风险较高,种子轮投资人通常会获得较大比例的股权。对创业者而言,种子轮不仅提供了宝贵的资金支持,也是对创业理念和团队的认可,有助于吸引更多的人才和资源。但需要注意的是,获得种子轮投资并不意味着创业已经成功,后续还需要不断努力,争取更多的发展机会。
