公司：拼多多岗位：数据分析师形式：视频面试时长：35分钟流程：1、自我介绍。2、你在学校主要是做哪方面的研究？具体有做过什么课程项目吗？这个项目主要是做什么？3、介绍一下几段实习经历，主要做了什么事情。4、某段实习经历深挖。分析和挖掘相关的工作有哪些？5、最近一段实习介绍。6、对比一下之前的实习，你觉得主要的差异是什么？每个岗位的难点和挑战是什么？7、之前对我们公司有了解过吗？平时会在淘宝或者拼多多上买东西吗？购买的时候会去进行比价吗？对我们的工作节奏有了解过吗？8、反问。

公司：拼多多岗位：数据分析师形式：视频面试时长：57分钟流程：1、自我介绍。2、选你做过的一个项目，比如说从要去做什么、怎么做的、数据是什么样子的、特征怎么处理的等方面来介绍一下。3、（简历提到LightGBM）介绍一下LightGBM。4、之前做的这些项目中，从技术或者业务的角度来看，比较有挑战的事情是什么？5、数据处理过程当中提到的one-hot是什么含义？它起到什么作用？为什么要这么做？6、什么时候需要对特征进行降维？7、怎么判断选取的特征是否有相关性或者说特征是否是相互独立的？8、什么是正则化？9、线性变换有什么作用？什么时候会用到线性变换？10、怎样剔除异常的数据？假如有一个分布是正...

公司：拼多多岗位：数据分析师形式：视频面试时长：40分钟流程：1、自我介绍。2、你对哪一段实习经历的工作内容最感兴趣？3、（实习经历深挖）介绍一下（最感兴趣的）实习工作的内容。4、（实习经历深挖）介绍另一段实习工作的内容。数据看板的核心指标有哪些？5、现在有两个活动，A活动在各个渠道的转化指标都比B活动要好，但是看整体转化指标的时候A活动比B活动要差，这个现象怎么解释？6、SQL题：月TOP5行业GMV提取，有表table1(mall_id,GMV,pt), table2(mall_id, 行业, pt)。日均GMV=月GMV/月自然天；pt格式为2020-10-22；mall_id为客户id...

公司：美团岗位：机器学习/数据挖掘算法工程师形式：视频面试视频面试平台：牛客时长：46分钟流程：0、面试官介绍面试流程。1、自我介绍。2、（实习经历深挖）简单介绍一下最近一次实习的工作。了解风控模型吗？3、（实习经历深挖）介绍一下另一段实习的工作。字符型和数值型变量怎么处理？XGBoost的实现、XGBoost相比GBDT做了哪些改进？L1和L2正则化的区别？4、（项目经历提到精准率和召回率）精准率和召回率分别指什么？了解ROC曲线吗？AUC=0.5和0.2分别是什么情况？5、（简历提到LightGBM和XGBoost）LightGBM和XGBoost的差异。6、训练模型的时候遇到过过拟合的情...

公司：快手岗位：数据科学家形式：视频面试视频面试平台：轻雀时长：45分钟0、面试官自我介绍。1、自我介绍。2、选一个之前做过的项目展开讲讲。3、概率题：假设有100位学生进行了一次考试，考试结束之后老师想估计一下作弊的概率，他就让每位学生去投一枚均匀的硬币。如果学生第一次投到的是正面，他就会说真话，说真话的意思就是如果他作弊就说作弊了，没有作弊就说没有作弊；如果学生第一次投到的是反面，他就会再投一次，第二次如果投到的是正面，他就一定会说自己作弊，如果投到的是反面，他就一定会说自己没有作弊。最后一共有30位学生说自己作弊了，真实作弊的概率是多少？4、假设有辆大巴上面有20个乘客，接下来要经过5个...

公司：快手岗位：数据科学家形式：视频面试视频面试平台：轻雀时长：60分钟流程：0、面试官自我介绍及面试流程介绍。1、自我介绍。2、对于样本和总体这两个概念，它们之间的关系是什么？它们的差异和相似点分别是什么？3、了解哪些抽样方法？不同抽样方法分别适用于什么场景？4、写一下随机抽样和系统抽样的代码或伪代码实现方式，比较两种抽样方法的算法复杂度。5、从快手所有的用户中随机抽取1%的用户，怎么实现使得整体上性能最优？6、介绍一下假设检验的思想和过程。7、了解哪些非参数检验的方法？在参数检验可以适用的场景下，如果用非参数检验，使用这两种方法的结果可能有什么差异？更推荐用哪种方法？8、反问（面试官在反问...

公司：字节跳动岗位：数据科学-抖音形式：视频面试视频面试平台：飞书时长：58分钟流程：0、面试官自我介绍及面试流程介绍。1、自我介绍2、在之前这些实践中，综合来看哪一个项目能比较好的体现你的统计学以及数据科学方面的整体能力？3、（实习经历深挖）背景介绍、处理思路、细节深挖、模型估计的思路、如何控制无关变量。4、了解AB实验的完整流程吗？5、怎么预测抖音接下来两个月的DAU？6、怎么评估抖音某个内容的视频播放占比？7、反问。

公司：字节跳动岗位：数据科学-抖音形式：视频面试视频面试平台：飞书时长：64分钟流程：0、面试官自我介绍及面试流程介绍。1、（开放性问题）抖音电商场景购物体验的后置链路：现在有一些购物体验类的因素，比如商品维度的商品质量、商品好评率、商品投诉率，商家维度的客服应答率、商家投诉率，物流维度的物流时长、物流破损率，哪个因素是影响用户是否会复购的关键因素，或者哪几个因素是关键因素？复购定义为用户下完一单后未来30天在平台上至少再下一单。2、之前有在推荐或者搜索或者能做AB实验的部门实习过吗？对ab实验的了解程度。3、离线模型和AB实验的优势和劣势。4、离线模型比如XGBoost和LightGBM怎么...

公司：字节跳动岗位：数据科学-抖音形式：视频面试视频面试平台：飞书时长：67分钟流程：1、自我介绍。2、（实习经历深挖）实习期间做了什么？选择用LightGBM算法的原因是什么？LightGBM和GBDT比较。3、（项目经历提到SVM）解释一下核函数的基本原理。多项式kernel和RBF kernel有什么区别？怎么评估一个数据集使用什么样的kernel function是更加适合的？4、（项目经历提到精确率、召回率）AUC是怎么计算的？ROC曲线的横轴和纵轴分别表示什么？TPR和FPR怎么计算？5、SQL题：计算抖音中各个垂类的流量中心化程度（垂类中流量最大的前100个作者的占比）6、正态分...