没想到时间过得这么快。
已经在 VIPKID – 这家可爱的在线少儿英语教育公司呆了一个月。恍惚还记得面试结束那天，我在地铁上微信给写给朋友打字聊面试总结：
我说「刚面完的这家公司不错，就是我想要的感觉。
朋友问我「为什么？」
我说「因为从面试官提问的角度去挖掘到的问题，就能发现他们非常关注的是用户体验、教学质量、学习效果这些能让产品带来更大价值的地方，而不仅仅是停留于技术的解决方案、产品能带来多大的营收价值。同样面试了其他的教育公司，但很多问题听起来不会那么触动人心。在 VIPKID 两轮面试的过程中，会沟通到让我起满鸡皮疙瘩的这个人，也是我未来希望共事很多年的人。」
后来发现，这些被面试问到的问题，就是我现在工作中不断思考和待解决的问题。
没有适应期
入职第一周是神奇的，工作节奏非常快，开始还以为是老板看我有经验，丝毫不给我「适应期」，直接上来就「干」，后来在上周三产品部门述职会的时候才发现，原来旁边的同学也和我一样都是入职第一天就写PRD然后一个月产品上线哈哈。
发现最好的适应是实战，在快速跟大家一起做一个想，然后从多方协作的过程中，更快速地掌握更多资料和信息，而非在工作时间坐在工位上刷公司资料的wiki。
虽然节奏很快，但是我的成长也很明显，不仅需要快速学习能力，还需要每天不断反思自己出现过哪些问题。
项目反思
在这里负责的几个项目，首先是语音评测，然后是教学质量监控。
和以往上手方式不同，我除了刷论文找源头的资料以外，更多是纠正自己作为产品经理的视角，而非在技术或学术的视角去看待我要解决的产品问题：
（1）产品分别满足的是哪些用户的心里诉求？比如怎样的学习效果，才让他感觉到「好」，如何衡量与量化「学习效果」。
（2）其次是产品指标的量化。需要不断思考，哪些指标是可以使用更精简的方式，带来更大的价值。
（3）在发现问题、分析问题以外，更多的是考虑解决方案，比如课程视频分析，除了找出孩子上课视频中出现的教学问题，还要将 AI 应用的结果返回到教学课程上，来提高学生的学习效果或成绩得分，而非停留于问题分析步骤。
（4）在落地到 AI 或算法的过程中，对不同指标的定义与拆解的过程。理解每个细分指标应该要提升的是更高维度的指标。
- 比如：要提升语音识别的准确率，但是识别之后应该做哪些更重要的事，比如提高学生上课的交流频次、课后作业的完成率等
- 比如：提升产品的效果，提高了作业的完成率之后，还应该被量化到业绩的指标上，比如课消率、续费率等，如果 AI 很牛，但是学生的成绩和业绩都没有很大的提升，那么 AI 是否有足够的价值？
这也需要我不断思考：AI 在教育行业要解决的是什么样的问题？下面是我粗浅的理解：
- 教师解决的是什么问题？
- 老师更多的是提高孩子的兴趣、真实语境中的内在动机，以更好的方式让孩子理解语言、学习英语的文化和知识。
- 老师通过行动指导更多深层概念的知识，AI 无法解决创造性的、无法被量化的内隐学习。
- AI 解决的是什么问题？
- 在口语评测场景，提供自动化反馈，实时传输结果，让孩子更多地练习英语的开口机会
- 还可以做用户行为探测，及时帮助人工发现更多的问题
- 我们在不同的阶段，应该先后解决哪些问题。
~ 由于是保密项目，工作细节不多展开，未来再多提炼相关经验分享。
所以，之前我的产品sense不够，这次来到一个产品和业务驱动的公司，也加强了我这方面的锻炼。而且还是好几个项目同时锻炼。
前段时间，我和老大说，在之前没有同时负责多个项目的时候，自己去学一些时间管理感觉很浪费，因为任务一多，工作强度和难度都上来了，自然而然就会挤时间，在关键的时间节点取挑选最重点的工作来完成，以及不断每天看自己的时间分配去排列优先级，而在这个时候，有些思维或工作方法就自然产生了变化。
拿面试实习生举例：
在接手两个项目，我还兼顾招聘产品/AI训练师实习生的工作，从最开始各种电话邀约到现场面试，一周下来发现白天的时间都用于面试，后来就晚上加班到很晚才做自己的工作。最后除非面试者主动期待来现场面试以外，统一改成电话面试，这样我可以控制整体的时间去完成这件事。
既然说到了实习生面试，就顺带说一下我从接到老大的招聘实习生指标时，是如何一步步从0个面试回复到沟通105人，收到80多份简历，面试40多个人的心路历程好了。
如何招聘 AI 训练师实习生
老大在我入职后，给我们要了好几个实习生的headcount，包括 AI训练师、产品实习。让我在2周内至少面试3个人，7月初要到岗。
最开始我写的JD，就从招聘网上其他类似匹配的JD找来模仿，但是写得内容完全没法看，比如用词过于抽象概括、没有暴露工作细节、要求过于理工科风派而非让英语专业同学能看懂的文案。逼着改了好几遍就开启了坎坷的招人路线。
最开始的简历是从HR那里收割的，后来我也不断扩散到朋友圈、在 AI PM 群里写内推链接、也四处发布了个人的成长经历，吸引更多小朋友愿意来找我学习AI，等。
在第一次做面试官的时候，打电话心里还非常紧张，我那天晚上下了班，还特地跟HR小哥哥学习如何选人、面试，提问、表达，也问老大要不要准备一套面试题什么的，被大家各种嘲笑哈哈。
但是在面试了几十个小朋友之后，我自己就逐渐根据我负责项目的短期和长期的产品形态与工作任务，定向寻找了岗位匹配度最高的小朋友，也慢慢知道如何去挑选重点问题来考察这帮孩子。
- 首先是岗位匹配度，我需要看对方的经历或作品，提问许多关于项目的工作细节，来评价这个孩子的工作方式，推测他是否能快速学习并完成我布置的任务
- 其次是看沟通能力，根据对方回答问题中的逻辑和表达，来评估他在团队沟通中是否可以完成良好的协作
- 最后是最重要的，就是看工作的态度、以及对教育 + AI产品是否有一定的内在动机。其实大多学生出来找实习，就和我刚开始从学校出来的时候很像，不会想那么多深层内在动机的东西，因为没有足够的探索和尝试，哪谈得上什么叫喜欢。但是我会观察他们是否能足够坚持、认真地做一件事，可以挖掘出这个孩子未来潜力的地方。
…
其他做得不够好的地方
- 数据分析的基本功不到位：
- 目前只能通过数据在单个维度的分析，去得出简单的结论。然后验证产品方案的假设是否合理、覆盖率是否达到可以落地的标准。
- 而在多个维度特征的数据，揉在一起就很难分析得出结论，还需要大量补课，数据分析能力、统计学、离散数学基础知识。
- 但后来和老大聊了，才知道这个数据相关性分析不是我来做，是有一个专门的BI部门来做的分析，我主要是拿数据结果看怎么包装成产品方案。
- 产品目标感不够强：
- 有时候沉浸在分析的过程中就会忘记我们为什么要做这件事情。分析数据之后，忘记了产品方案是为了解决什么样的问题，如上面1条哈哈。
- 刚开始对业务的理解不够，导致效率低
- 比如业绩指标、教学指标、产品指标等多各维度相关性要如何建模，以及如何分解
- 比如：哪些数据是孩子主导的课消率、哪些数据是家长主导的课消率。我要如何发现这些行为，分析规律，定位到具体的原因，通过相关性分析得出验证，进而设计解决方案…现在这整个过程的思路还不够非常清晰，也是我现在工作中面临最大的困难点。
- 即使，有些数据我得出了很多行为规律，也分析出结论，却没有考虑到在产品中要如何解决这些问题，并且如何验证效果变好。
- 在同时负责多个工作并行时，对于排期和计划，设计短期目标和长期目标，会花很多时间梳理，效率不够高，慢慢加强理解。
上面提到的一些术语和参考信息：
在此，感谢我的老板、还有一帮可爱的实习生宝宝们~
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