反问要围绕对方真实的业务问题展开，而不是再展示一遍自己懂AI。可以问：这个AI产品目前卡在哪一层、团队怎么判断它该往哪走，让VP谈他的判断，你再接一句自己的观察。
AI根据立正公开的文章和视频整理，不是他本人回复。重要的判断，请回到出处核对。
问对方业务里还没解决的问题
立正讲面试时反复强调，考察的是候选人能不能从解决产品问题出发，而不是纠结某个知识点或背套路1。反问环节同理：与其问“你们怎么看AI趋势”，不如问这个产品现在最想解决但还没解决的用户问题是什么、团队怎么判断方向对不对。VP级的人对这类问题有真实判断可讲，你的追问也能暴露你是否理解业务，而不是只会复述名词2。
用层次框架问产品走到哪一步
AI推演立正区分了“开发时用AI”和“产品运行时AI替用户干活”，并按AI是否只回答、能否调工具、能否决定下一步、能否循环纠错等分出层次3。你可以问：这个产品现在AI承担到哪一步，下一步想让它多承担什么。这个问题既显示你分得清AI产品和套壳工具，也让VP谈他的路线判断。注意这是立正提出的考察框架，不是他给面试反问开出的标准答案。
把隐性判断问出来，而不是问趋势
AI推演立正提到，AI Native组织看重的是人能不能把脑子里的隐性知识讲清楚、变成可复用的东西4。反问时可以问：团队里做产品决策时，哪些判断还主要靠人拍、哪些已经沉淀成流程或规则。这比问“你们怎么用AI”更能看出这家公司是真在用还是停在口号，也给你一个判断要不要去的依据。
材料主要讲面试考察逻辑和AI产品分层，没有专门针对“向VP反问”的现成话术；以上是把这些判断迁移到反问场景的推演。
出处
- 1面试官详解版Data Scientist Product mock interview｜你怎么被面经坑的｜课代表数据大师课1
说明面试考察的是从产品问题出发，而非纠结知识点，是反问思路的根据。
- 2正确的学习方法比大家想象中稀缺很多，那我们如何筛选人才？
说明面试官如何看候选人能否从概念进入机制，帮你判断反问的深度。
- 3AI产品的六个层次
提供AI产品分层框架，可用来设计“产品走到哪一步”的反问。
- 4AI时代的面试，三件事让公司对我求贤若渴？
讲AI Native组织看重把隐性判断显性化，支撑问团队决策方式。
追问2026年10月24日
反问时问团队和问业务，哪个更适合放在最后？
把问业务放在最后更合适：它让VP谈自己真实的判断，你再接一句观察，比问团队编制更能显出你在想这门生意。
问业务能让VP谈判断，你也能接话
VP层面真正稀缺的信息是他对业务走向的判断，而不是团队有多少人、怎么分工。问业务卡在哪、他怎么看下一步，等于请他讲自己的思考，你听完能接一句自己的观察，对话就变成了双向交流。反过来，问团队容易变成信息收集，对方答完，你很难再往下接出有分量的东西。立正在讲怎么提问时也强调，好问题要留一个口子，让对方有机会检查你的判断，而不是只求一个答案1。
团队问题不是不能问，而是别压轴
AI推演团队问题并非没价值，它能帮你判断这个岗位的真实处境，比如团队规模、汇报关系、资源够不够。但它更适合放在前面当铺垫，或者等业务话题聊开之后顺带问一句。如果只能留一个收尾问题，选业务；如果时间够，先问团队、后问业务，让最后一段落在对方最愿意展开、你也最有话可接的地方。这个顺序成立的前提是对方是业务负责人，愿意谈判断；如果对方主要管人，团队问题反而更贴他的职责。
出处 1
现有材料没有专门讨论面试反问的顺序，这里的建议是从提问要留口子、让对方检查判断这一原则推出来的。
出处
- 1为什么别人的好建议，到你这里就用不上？
讲提问如何留口子让对方检查判断，是判断反问该问什么、怎么收尾的直接依据。
你也有想问的？
卡住的时候，问问立正：回答附有出处，可以点回原文核对。
也可以接着问：
别人还问了
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- I'd like to know his attitude to work in ML area as a data scientist and his opinion why be a data scientist in current AI era is not as good as before.
Please also list the reference source article.
You can reply in Chinese.
现有材料能说明立正怎么看数据科学家这份工作：它的价值在把数据用于解决业务问题，而不是堆模型；但他没有直接说过“AI 时代做数据科学家不如以前”，这个判断不能算作他的观点。
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