字节跳动Data - 一面+二面 - 焦虑等待结果中:(

时间线：提交时间不记得（通过七七八八的平台投过n次字节数分） - 一面3.14 - 二面3.23

【一面】

一半机器学习，一半a/b testing；有一些不记得了，只记得印象最为深刻的。总体来说答得不是很好，但是没想到居然过了，感恩！

1）逻辑回归的损失函数是什么？逻辑回归中出现多重共线性如何解决？

2）解释一下什么是k-means；解释一下什么是神经网络；为什么选CNN做你的这个图像识别的project？除了CNN以外，你们当时还看了哪些文献，业界还用什么方法做图像识别？

3）缺失值如何imputation?

4）有几千个客户过去365天的所有数据，包括点赞量、评论量、浏览量、在线时长等等，如何预测明天某个人会不会上线？

5）如何预测一个人离卸载某个App还有几天？

6）如果要验证给每个个体每天推送5%的乌俄战争会增加抖音用户粘性的假设，怎么做？

7）ab testing中一定要用5%的significance level吗？能不能用其他的？为什么？by convention是用5%，但是有没有更好的判断标准呢？

8）如何在ab testing之前保证抽取的样本有代表性？

9）反问。

当时觉得凉了，有几个回答得磕磕碰碰的，还emo了一晚上，没想到在春假期间收到二面通知，当时正好开车跑在沙漠里，直接开天窗唱歌～

【二面】

准备了两天的统计学和机器学习，没想到全部考的product sense，震惊，和一面太不一样了。

1）介绍一个你的数据分析项目。（介绍Amazon review的sentiment analysis项目）

2）你的这个项目如果结论属实，你会如何给Amazon建议？

3）如果Amazon要新增新的品类，你要如何做实验验证这个品类的扩充是有必要的？

4）计算一个月的GMV和一年的GMV有什么不同的需要注意的地方吗？

5）介绍一个你经常使用的App，你觉得他有什么缺点和优点？

6）你使用的这个App有什么可替代品吗？未来最大的风险是什么？

7）既然你说最大的风险是商业模式，那你觉得还有什么好的变现方式吗？

8）估算你说的这个App的天花板。

9）你的求职目标是什么？你觉得数据分析师是干嘛的？

10）反问。

一面和二面都是30min左右，整体来说问简历的都不多，不知道是否可能因为我本科是学金融的，实习经历也都是金融相关（卖方行研/财经媒体/四大等），和互联网产品不搭边，所以没怎么问。数据分析的部分主要考察基础知识，不能光做调包侠。和北美求职DS/DA的同学沟通，都说字节的面试很像DA+DS+MLE，可谓是综合而又全面了。两位面试官都很好很nice，循循善诱，水平也很高。

希望能拿到offer吧，对字节的数分充满了向往，是真实可以应用我知识的地方。

留学生校招不易，国内许多金融机构/央企都安排在凌晨两三点面试和笔试，只有互联网比较flexible和人性化。感恩！

希望大家都能拿到想拿的offer。

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