暑期进程应该算结束了，后续还有一些面经再更新上去～tx：投递时间：3/53/11被捞，腾讯新闻3/14 一面（1h左右）【3/20挂】：1. 自我介绍2. 项目深挖：怎么构建长期价值指标体系、怎么识别价格敏感人群3. PSM怎么做，判断匹配后的用户群体结构是否相似4. 异动分析怎么做，分析思路，指标拆解思路5. 知不知道什么聚类方法，介绍K-means，DBSCAN，优缺点以及算法6. 介绍决策树模型，随机森林模型7. SQL题，连续签到三天以上的user_id 数-----------------------------------------------------------------------------------------美团：投递时间：3/83/18被捞，人力资源部门3/20 一面（1h左右）【挂】：1. 自我介绍2. 面试官介绍部门业务接下来全部都是机器学习相关的问题，无业务问题3. 介绍项目里的决策树、随机森林模型（随机体现在哪里，优缺点）4. 介绍XGBoost，里边的损失函数形式，怎么处理缺失数据的5. 介绍K-means，时间复杂度，怎么优化时间复杂度6. 知道Transformer、attention模型吗7. 两道SQL题、也会有Python3/27又被酒店旅行捞了，不打算面了-----------------------------------------------------------------------------------------快手：投递时间：3/153/18被捞，主站3/20 一面（30min）：1. 自我介绍2. 上一段实习为什么离职3. 介绍一个项目4. 异动分析：【xx】类目总消费时长下跌20%怎么分析？5. 一大道SQL，四个小问1h后通知二面3/24 二面（20min）1. 自我介绍2. 介绍实习中的异动分析项目3. 介绍DID方法4. SQL题，窗口函数，每个用户观看时长排名前五的视频类别5. 【xx】类目视频数减少了从哪些维度拆解？3/25 oc3/26 书面offer-----------------------------------------------------------------------------------------字节，生服：投递时间：3/113/18约面试3/21 一面（40min）：1. 自我介绍2. 深挖项目，问分析报告中的结论最后的抓点，这部分讨论了15min左右3. SQL题，订单表，首次购买在xx时间的用户在xx时间，月度购买人数以及人均购买单量4. 介绍辛普森悖论5. abtest简单知识，最小样本量怎么计算3/25 二面（25min）：1. 自我介绍 + 项目深挖2. 统计问题：如果样本分布表现为右偏，业务中使用t/z统计量，合理吗？不合理的话怎么处理3. 反问3/27 HR面（30min）：1. 自我介绍2. 问上一段实习主要做什么工作，和mentor的工作模式等3. 入职时间4. 反问