FB Data Scientist, Analytics 电面过经

Recruiter在Linkedin上联系我，然后就安排了chat，聊完后就安排了上周电面。

题目是很常规的SQL和Product，后来我在论坛里找到了面经，题目这里写的很详细。我把我的面试流程和答题思路和大家分享一下，供大家参考~
面试官是一个年轻的白人小哥哥，一脸很chill的样子。一上来单刀直入开面，我比较喜欢这种风格，而且面试前我刚开完会，确实也没准备自我介绍，简历介绍之类之类的哈哈哈哈。

SQL：两道题都是非常基本的join就解决的题目，我有点惊讶，连一个window function都没有考。

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Product: We want to create metrics for measuring meaningful social interactions on fb.

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然后就是Q&A，闲聊了两句。我看了一下表，做题的时间不到40分钟，感觉也是非常快。

感想：
电面题目的总体难度比我想象得低。我认为的会更深入问的问题都没有问到。
每个问题都能感觉到明确的问点，答出来之后不会再有更多的追问
现实面试我觉得很难完全发挥自己的水平。面完以后我觉得我其实可以答得更好，不过事实证明，面试官更在意你有没有答出他想要得点，其实你中途有点错误及时改正就可以了。
把经验来坛子里跟大家分享一下，求米，这样能看更多得面经~



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我也觉得compound metrics 意义不大。正如他第三问 问你有什么risk， 如果有一天这个compound metric下降了，你只看这个metrics你不知道到底发生了啥，是like下降了还是comment还是share, still you need to decompose this metric to figure out what's the root cause

感觉面试官想问你如果只关注你提的metric有没有副作用

composite metric用来做实验不太好吧，面试官应该是想让你说复合型metric用来做实验evaluation metric会有什么问题

想问一下楼主case的第二问，你说这不是最优的解法。能不能展开说说呢

请问楼主，recruiter问了什么问题呀

compounded metric 如何确定weights这个问题，看过一个人说的建模然后用coefficient。但是事实上来说的话，我感觉工作中是不是其实是一堆high level的人聚在一起，拍几个weights出来啊。。。
而且，这样的metric汇报上去以后，上面也会继续问，那么metric1 go down 了吗， metric2 表现如何。感觉compounded的意义不大呢。

原来如此呀

楼主啥时候onsite？我也是面了这道题过了

想问问楼主能不能具体说说weight要如何决定？