一面：重SQL1. 简历深挖（问项目的背景，方法，遇到的困难）2. 假如某一天某一地区的滴滴乘客用户急剧下降，你应该如何分析3. 介绍一下自己熟悉的模型评价指标4. SQL熟练度5. 两道SQL题：（max、窗口函数）6. 平常使用什么打车软件：滴滴和高德打车的区别在哪里二面：重思想1. 简历深挖（涉及python）2. 简单介绍一下GBDT和随机森林的区别3. AB实验了解么？干什么的？能使用到任何场景么？4. 估算一下楼下咖啡店的销售额（费米问题）5. 你对数据分析岗位的理解和未来职业规划？

第四个意向

## 你硕士时期的主要研究方向是？你说做软件和做硬件并没有本质的区别，那现在你的喜好爱好更多在做软件，那你的爱好的区别是什么？为什么会产生你爱好上的不同？ ## 刚刚你说更多用的是Java，但是我看你在滴滴的时候更多是用的go，那你觉得Java和go的区别？那实际工作中你会怎么样去选择到底应该用go还是用Java的，如果你有这个选择的权利的话？ ## 你这一套识别，我理解你的识别风险问题吧，那你怎么用什么样的指标来衡量，或者你这个指标到底要到多少我才认你认为你这个是好的？假设大模型，它的能力比现在更强一些，或许你根本就不需要做太多的重试，那么你除了重试之外，有没有一些别的手段，别的方法能解决这...