timeline：一面 9/7， 二面9/13，三面9/24，HR面9/27                   HR面(9/27, 30min)

一面（30min）   1. 自我介绍   2. 对数分价值的理解   3. 介绍简历项目   - 是否有落地   - 对业务有什么运营指导建议   4. 给滴滴国际化建立指标体系   5. 如果你是一个country manager，需要对分析投进去某个国家的钱的效益，运用刚才的指标体系，如何分析   6. Q&A      面完通知当晚二面      二面（20min）   1. 自我介绍   2. 介绍简历项目   3. 对国内互联网公司数分工作的理解   4. 想做偏业务还是技术型的工作   5. Q&A

如果有想投递的朋友可以用这个内推码：SX1SVWT      一面（9/22，45min）   1. 自我介绍   2. 简历项目   3. 动态规划原理    4. 哈希表   5. 时间复杂度为nlog(n)的排序方法有哪些   6. MapReduce的流程，其中有几次排序   7. 快排原理   8.数仓建设的原理   9. sql：某类型视频播放量最多的前10个视频id   10. 为什么会发生数据倾斜，怎么解决   11. Q&A      二面（9/27，1h）   1. 自我介绍   2. 数据库有哪些类型   - SQL和NoSQL区别   - 什么是事务 ...

一面（30min，智能供应链Y-业务分析部）   1. 自我介绍   2. 为什么读大数据方面的研究生   3. 怎么理解大数据   4. 数据研发、数据分析和算法，想做哪个方向   5. 介绍简历上数据分析的一个项目，学到了什么   6. 过去的学习和实习中遇到的最大的困难   7. 兴趣爱好   8. 为什么想来京东   9. 你觉得自己为什么能胜任这个岗位      为什么全是行为面试。。感觉没有问任何技术问题，也没有深挖简历项目      一周后看状态变成转推荐了

一面（9/15， 经营分析，45min）   1. 自我介绍   2. 深挖简历上用户画像分析的项目   - 问了因果推断，如何用面板数据去分析   - 有什么方法去定量的看变量之间的影响程度   - 如果数据里有离散型变量和连续变量，放进回归模型里，怎么去看他们的影响程度   3. sql：统计每天新客的数量   4. 了解美团优选的业务吗   5. case：假设要在一个居民区开拓业务，你会考虑哪些因素来确定要开多少个团点   这里答得不太全面   6. Q&A   - 组的业务   负责经营分析，独立于用户和团长。更多自下而上的分析，不太处理业务方的需求，有很大的自主性。   -...

一面（9/14， 携程度假，45min）   1. 自我介绍   2. 简历项目   - Jieba分词的原理是什么   - 特征工程   -  随机森林和xgboost区别   - xgboost和lightgbm区别   - LSTM的结构   - RNN BPTT的机制，为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸      3. 算法题，笔试的最后一道题，当时没做出来，面试还是没做出来。。。   4. Q&A      二面（9/26，30min）   1. 自我介绍   2. 介绍简历项目   - 讲一下DeepFM   - sigmoid和softmax的区别   - LSTM结构  ...

Timeline：7月17投递，8月13号笔试，8月22两轮技术面+1轮HR面。太多人安排在周末面试了，一面结束后等了一个多小时才到二面，二面结束等了半个多小时才hr面。      一面（1h）   1. 自我介绍   2. 介绍简历上的一个项目   - 特征工程   - 如何添加和业务相关的特征   - 哪个特征花是尖子u多   - 模型上线后提升的效果   - 如何输出结果给业务   3. 随机森林如何计算特征重要性，每种方式适合什么场景   - 项目里的特征重要性，有无思考过为什么这样   4. 处理样本不均衡的方式，样本加权方式有哪些   5. 过拟合和欠拟合区别，如何处理   6. ...

因为春招的时候面过了，但因为被卡学生身份办不了入职。秋招开始后和hr重新联系了，说可以免笔试，直接从二面的leader面开始，加两轮面委会和hr面。但最后面委会没有通过，反馈是对因果推断和AB实验不了解。      公众号小程序中心Leader面（8/20，40min）   1. 介绍了暑假在百词斩的实习   2. 介绍一下百词斩APP，和其他背单词app竞品相比亮点在哪里   3. 北极星指标是什么，如何分析异动   - 最重要的内部影响因素是什么   - 最近政策对业务的影响   4. 内部广告导流   - 如何分析导流效果   - 如何对点击率做归因分析   这里答得太具体了，直接套了百...

被HR从人才库里捞起来面的      一面（7/20, 1h）   1. 自我介绍   2. 为什么从金融转到数据分析   3. 对工作城市怎么选择的   4. 商业分析和数据挖掘有什么区别，更想做什么   5. 3道SQL   6. 一道数理统计   游戏玩家Q有10000血量，命中率50%，减对方1000血。玩家P有5000血量，命中率100%，减对方1000血。一个来回两人分别出招。问如果Q先出招，赢的概率是多少。   7. 开放题   - 抖音10个视频，中间应该插多少条feeds广告   说了AB实验，追问如何设计指标和实验   - 命题证明真伪：读大学能增加年轻人在30岁的收入  ...

努力找暑期实习

面试官在的组主要做网约车动态定价补贴策略和算法。   Timeline：一面5/13, 二面5/18，offer call 5/25。      一面 （5/13, 1h）   1. 自我介绍   2. 简历上每个项目逐个深挖（好的是，没让做算法题）   i）点击率预估项目   - 自己先简单介绍一下这个项目背景、过程、结果   - 邮件文本词向量编码，怎么作为特征输入，直接对词向量做average pooling，一些重点语义词的权重不会被降低吗（可能用attention更好）   - 有对构造的特征做进一步筛选吗（说了用随机森林的特征重要性），举例说说哪些特征更重要   - 为什么要用De...

从来没有准备过数据研发的面试，仅仅是工作中有接触过一些大数据处理的工具，是HR那边捞的简历联系的面试。面试下来感觉自己的技术栈有点不匹配，但面试官很好人，一直在引导。   Timeline：5/12一面，5/20二面，5/23三面，5/24 HR面，当天会通知结果。本来通过了，但HR说我可实习时长不足4个月，最后没发offer。      一面 (5/12, 1h)   1. 自我介绍   2. SQL里select语句执行的顺序   3. 介绍SQL里的不同join   4. HiveSQL orderBy和sortBy的区别   5. 会用linux吗，常用的linux cmd有哪些，追问...

岗位：推荐算法实习生-策略中台      一面（4/26, 1h）   1.自我介绍   2. 简历项目   - 问了电商销量预测的项目   3. 对Embedding的理解   4. 介绍一个了解的算法，说了XGBoost   - XGBoost和GBDT的不同点   - XGBoost是怎么选择最优分裂点的   5. 对深度学习的了解   - 说了LSTM   6. 解释AUC   7. 2道算法题   我刷题刷太少了，真的不会。面试官还很耐心地给我提示，然而。。没做出来。还是要多刷题。   Q1: 小偷知道每家有多少钱，但偷了一家之后，不能偷挨着的两家，否则立刻会报警。输入一个列表，记录...

Timeline：4/17笔试，4/23一面，4/27终面，5/7收到拒信。      真的太尴尬了，原本投递的是数据挖掘（数据分析）方向，做完笔试之后，很快收到了面试预约，约了4/23面试。但4/19日收到了调剂岗位的邮件，我没有选择调剂岗位。4/21日就收到了感谢信。。。结果今天按原来的时间去面试的时候，面试官说是面的是后端开发方向的。。。但面试官还是很好人，和HR沟通之后还是让我面了一面，说之后再和数据挖掘团队沟通一下，看能否有二面（今年面试就两轮）。我感觉是原本投递的岗位HC满了，HR自动帮我调剂了岗位。      更新，4/25收到性格和职业测试，做完之后，受到终面通知，预约了4/2...