背景: 统计研究生2020年5月毕业, 找了个美国小公司做DA。在小公司工资低还没保险,老板本来说好帮抽签的入职后提也没有消息了,所以投递了中国字节数据分析社招岗位(电商广告)。总体面试感觉非常好,流程也很快。三面组长横向面试, 一面主管, 一面HR。 一面:
谈论了简历里面的一个project。问了关于这个project用到的ML知识点。要求介绍一下模型。还有这个项目接着可以如何改进
如何处理multicolinearity
辛普森悖论问题
一个商业分析,e.g. 如何评估XXX的广告利润 (了解一下广告收入的公式, 拆分因子来分析)。面试官很nice, 还进一步和我讨论如何从另一方面分析,感觉比较像聊天。
智力题, e.g. 类似海盗分硬币.
二面:
这个超级短,问了所有简历里面的项目。如何做的,有什么细节,难点是什么。(体现你如何分析问题,解决问题的能力)
费米问题, e.g. 一年中国卖多少支口红
. From 1point 3acres bbs
三面:. 1point3acres.com
开场写了一个sql问题,不难用一个sub table和group by 就能解决
介绍简历一个项目
辛普森悖论问题(要求给出具体数据例子)
商业分析, e.g. 指标下降了如何分析. From 1point 3acres bbs
因为我没有做过ABtest的项目,面试官让我讲对ABtest的了解(从发现问题到如何评论结果,先把框架讲出来,然后再问面试官想聊聊哪方面的细节)
四面:
介绍简历里面的一个project
. 1point 3 acres最喜欢的app, 评论对比一下两个app. 1point3acres.com
基于这个app, 给了一个商业分析case。.--
e.g. 如何评论新feature好坏,然后一系列AB testing和统计的问题。包括了常见的test,如何解释实验结果,如何评论样本是否有代表性
HR面:
我感觉HR面压力有点大。一直问为什么,为什么做这个选择。考验你对之前公司的项目理解有多透彻,能否清晰讲出来。反正简历很重要!
整个流程走了两周的样子。面试出结果很快,一般只有两个组长面试,然后据说每轮面试的评价所有面试官都会参考,所以每次面的重点都不太一样。但是简历内容都会问,还有留时间给你问问题。我给小伙伴得建议是:
• 第一简历里面的所有内容一定要很熟悉!!!并且想好每个项目难点在哪儿,你如何解决的。可以不用是技术难点,比如如何小组沟通这种也可以讲。
• 第二点比较重要的就是ABtest流程和统计知识(辛普森变着法的考)。
• 第三点你和面试官是在交流的一种状态。虽然你主要在讲,可是也要思考面试官的想法(他想问什么)。一下子不知道怎么回答的话可以换个方式复述一遍问题和对方确认一下,给自己一个缓冲时间。
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