Что помогает решить продуктовый кейс на собеседовании
Во время решения кейса сильный кандидат постоянно задает себе вопросы. Не обязательно вслух, но часто он проделывает мыслительную работу по заранее известному ему алгоритму. Это помогает не потерять логику и последовательно уменьшать неопределенность, а не просто генерировать идеи.
В предыдущем посте мы обсуждали, какие существуют ожидания у нанимающей стороны от менеджера продуктов. В этой части рассмотрим, как самостоятельно можно сверяться по шагам и структуре кейса с помощью набора вопросов, чтобы наилучшим образом показать свои компетенции на собеседовании.
Такой список вопросов можно условно разделить на шесть блоков.
1️⃣ Правильно ли понята проблема?
— Я сейчас решаю исходную проблему или ушел от нее, заменив ее более понятной задачей?
— Какая настоящая проблема? Не пытаемся ли мы “лечить” симптомы, не видя сути?
— Какую бизнес-цель пытается достичь компания?
— Какая именно метрика должна измениться (и точно ли я понимаю, как эта метрика считается сейчас)?
— Для какого пользователя, сегмента или сценария вообще существует эта проблема?
2️⃣ Хорошо ли разложена проблема?
— Можно ли декомпозировать метрику? Например, через дерево метрик.
— Какие независимые группы причин могут объяснить происходящее?
— Гипотезы действительно покрывают пространство проблемы или это просто набор идей?
3️⃣ Где заканчиваются факты и начинаются предположения?
— Что уже известно, а что пока является моим предположением?
— Какие предположения критичны для дальнейшего решения?
— Какие данные сейчас уменьшат неопределенность?
— Что должно стать видно в данных, если гипотеза верна?
— Что заставит отказаться от этой гипотезы?
4️⃣ Почему выбрано именно это решение?
— Какие варианты действий вообще существуют?
— Почему именно этот вариант стоит проверить первым?
— По каким критериям сравниваются альтернативы?
— Какой эффект в деньгах (или других ключевых метриках) получим?
— Что будет, если вообще ничего не делать?
— Какова цена ошибки?
— Можно ли проверить гипотезу дешевле и быстрее?
5️⃣ Как понять, что решение сработало?
— Какая основная метрика должна измениться?
— Какие защитные метрики важно не ухудшить?
— Не оптимизируется ли локальная метрика за счет ухудшения всей системы?
6️⃣ Насколько устойчиво текущее рассуждение?
— Если интервьюер сейчас даст новую информацию, понятно ли, какую часть выводов придется пересмотреть?
— Можно ли за 30 секунд объяснить, как был получен текущий вывод?
И два вопроса, которые задают рамку повествования в целом:
— Если интервьюер остановит наш разговор прямо сейчас, будет ли ему понятно, почему был озвучен текущий или следующий шаг?
— Показывает ли ответ ход моих мыслей или дает только конечный вывод?
Через эти вопросы вы сможете проверить свое текущее качество мышления, которое помогает вам решать рабочие задачи. А чтобы получить объективную информацию, можно прогнать решение кейса с ИИ и затем попросить обратную связь как раз с учетом этого списка вопросов и увидеть, как выглядят ваши ответы со стороны.
@productmindset
Во время решения кейса сильный кандидат постоянно задает себе вопросы. Не обязательно вслух, но часто он проделывает мыслительную работу по заранее известному ему алгоритму. Это помогает не потерять логику и последовательно уменьшать неопределенность, а не просто генерировать идеи.
В предыдущем посте мы обсуждали, какие существуют ожидания у нанимающей стороны от менеджера продуктов. В этой части рассмотрим, как самостоятельно можно сверяться по шагам и структуре кейса с помощью набора вопросов, чтобы наилучшим образом показать свои компетенции на собеседовании.
Такой список вопросов можно условно разделить на шесть блоков.
1️⃣ Правильно ли понята проблема?
— Я сейчас решаю исходную проблему или ушел от нее, заменив ее более понятной задачей?
— Какая настоящая проблема? Не пытаемся ли мы “лечить” симптомы, не видя сути?
— Какую бизнес-цель пытается достичь компания?
— Какая именно метрика должна измениться (и точно ли я понимаю, как эта метрика считается сейчас)?
— Для какого пользователя, сегмента или сценария вообще существует эта проблема?
2️⃣ Хорошо ли разложена проблема?
— Можно ли декомпозировать метрику? Например, через дерево метрик.
— Какие независимые группы причин могут объяснить происходящее?
— Гипотезы действительно покрывают пространство проблемы или это просто набор идей?
3️⃣ Где заканчиваются факты и начинаются предположения?
— Что уже известно, а что пока является моим предположением?
— Какие предположения критичны для дальнейшего решения?
— Какие данные сейчас уменьшат неопределенность?
— Что должно стать видно в данных, если гипотеза верна?
— Что заставит отказаться от этой гипотезы?
4️⃣ Почему выбрано именно это решение?
— Какие варианты действий вообще существуют?
— Почему именно этот вариант стоит проверить первым?
— По каким критериям сравниваются альтернативы?
— Какой эффект в деньгах (или других ключевых метриках) получим?
— Что будет, если вообще ничего не делать?
— Какова цена ошибки?
— Можно ли проверить гипотезу дешевле и быстрее?
5️⃣ Как понять, что решение сработало?
— Какая основная метрика должна измениться?
— Какие защитные метрики важно не ухудшить?
— Не оптимизируется ли локальная метрика за счет ухудшения всей системы?
6️⃣ Насколько устойчиво текущее рассуждение?
— Если интервьюер сейчас даст новую информацию, понятно ли, какую часть выводов придется пересмотреть?
— Можно ли за 30 секунд объяснить, как был получен текущий вывод?
И два вопроса, которые задают рамку повествования в целом:
— Если интервьюер остановит наш разговор прямо сейчас, будет ли ему понятно, почему был озвучен текущий или следующий шаг?
— Показывает ли ответ ход моих мыслей или дает только конечный вывод?
Через эти вопросы вы сможете проверить свое текущее качество мышления, которое помогает вам решать рабочие задачи. А чтобы получить объективную информацию, можно прогнать решение кейса с ИИ и затем попросить обратную связь как раз с учетом этого списка вопросов и увидеть, как выглядят ваши ответы со стороны.
@productmindset