求帮改数据分析/数据科学简历

当时面完没太记录，有点记不清了，面了一面，二面, HR面和产品VP面，记得以下几个问题1.日活波动怎么分析2. 最近看的工具书，画一个脑图并介绍3. 跳出舒适圈的例子4. SQL题，还考了字符串相关5.实习分析的指标、解决的问题6. A/B test看提升频率如何排除其他因素的影响

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...

1. 实习介绍2. 项目深挖· 要求介绍一个最能体现你能力的项目· 追问：按照你对这个项目的理解，如果让你概括一下这个项目有哪些核心指标构成的？· 你对于指标体系有怎样的认识？3.在实习经历中，有没有主动通过分析方式发现一些问题？· 发现的问题是否推动产品或研发进行了改造？· 追问：在推动问题解决过程中，有没有出现事情很难推动、很难落地的情况？· 面对这样的问题，你们是如何解决的？4.你对AB实验这一块有多大了解？· 要求设计一个AB实验：假设有一个策略模型给用户提供差异化补贴，需要验证这种精细化补贴是否能提高业务收益· 关于样本分流问题：如果观测到的分流比例不是严格的1:1，在什么情况下是正常的波动，什么情况下需要排查？· 如何界定和判断？应该用怎样的统计方法？· 实验结束后，如果结果不显著，如何让结果更加显著？· 你熟悉的因果推断方法有哪些？5.sql题目

水母我啊，完全是代码0基础文科生，但是作为25届在校招生在AI行业站住脚跟，在55开的转正率成功留用并定为高P级，做成一些项目取得一些成就赚到了预想之外的钱钱后，想为也许在焦虑迷茫的不懂技术的小伙伴分享一些经验~从业务的视角聊聊，我们在投递非技术岗的时候，有哪些面试技巧，以及企业想要的人才画像——叠甲：本人也是摸爬滚打的经验此篇文章绝非万能焚诀——AI产品、AI销售、AI运营...这些岗位都不要求你会写代码,但你必须真正理解AI是什么,能做什么,不能做什么面试官是怎么判断你懂不懂AI的？HR面也好，业务面也好，+1+2面都好，很少有人会问你什么是Transformer，而是会更多询问你绝对绕不...