带土014 level
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门头沟学院
2024
数据分析师
IP属地:上海
愿我内卷半生,归来仍是牛马。
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本来想和一面以及自己的实习总结一起发布的,但是突然发现牛客竟然对正文有字数限制,只能分开发布。下面是二面内容及自己的实习体验。二面:2022.6.281、先是自我介绍。2、介绍简历上的项目,同样没有什么追问。3、你觉得学校里的项目和实际工作的差异可能体现在哪些方面?4、职业规划。5、介绍team的工作日常。最后情况:运气不错拿到了offer,也实习了5个多月(2022.7月下旬到年底)。工作中的主要挑战:1、在资本主义国家的企业工作自然避免不了被文化殖民,日常工作对英文听说读写有一定的要求。不过感谢祖国这么多年出色的英语教育,我发现只要不要脸,跟外国人交流还是没问题的,反正你说的话就算发音不好,难受的也是他们。2、PayPal这几年一直推行wfh,因此组里的同事每周只会来办公室一两次,从而导致自己跟同事没有太多见面机会,也降低了自己的工作效率,最为遗憾的是缺少了很多跟优秀前辈们交流的机会。工作氛围:mentor、leader以及组内的同事也都很nice。Paypal确实能够做到在相当大的程度上不加班、不内卷,很适合追求wfh的同学选择。实习总体感受:这段实习的主题可以用“感恩”二字来形容。彼时的我没有任何实习经历,但PP还是给了我这次宝贵的实习机会,实习的过程里mentor也一直认真负责的解答我的各种疑问,整个过程让我对职场和数分工作有了一个初步的认识,总体而言收获颇多。离职原因:1、没有明确的留用机会。从实习生群中认识的同学口中听说ta实习了11个月,但在ta那年秋招要结束时仍然没有等来return offer的消息。2、由于所在的team定位就是协助其他风控team更好的打击欺诈行为,整个实习期间大都是做偏向数据支持的工作,感觉对个人的提升较慢。当然这也跟自己之前没有实习过因此上手业务较慢有很大关系。3、想去国内大厂体验一下不同的工作环境,以此为秋招的职业选择提供更多的信息参考。4、外企过于舒服,容易死于安乐。并不是我想内卷,只是寒冬逼着我们燃尽一切。
投递paypal等公司10个岗位
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     岗位方向:风控面试提问:一面:2022.6.22  ​       PP是我的第一份数据分析实习,但由于当时没有写面经,到现在很多细节都记不清了。但我还记得那一年,中国队勇夺大力。。oh不,面试主要分为两个部分:一面之技术面部分:1、手撕代码:两道SQL题,不是很难,题目记不清了;一道Python题,也不是很难。两个题目都是考察一些基础的利用SQL/Python对DataFrame中数据进行查询/计算的能力。2、业务追问:在回答完上述技术题后,面试官会基于题目的业务背景进行一些追问。我记得当时题干中给出的Table是关于用户投诉的一张表,表中有日期、用户id、用户投诉数量等字段。印象中是问我的业务问题是:根据题干Table中的字段,你能计算出哪些能够衡量用户满意度的数据指标?换言之,就是根据Table中的字段进一步的构建二级指标,且构建出的二级指标能够反映用户的满意度。3、面试官问简历上为什么没有写上自己数据分析的实习经历?(答:因为没有实习过......)4、询问对python的掌握程度(因为实习期间主要的技术栈就是依赖的Python)一面之业务面部分:1、先是自我介绍2、面试官询问对风控有没有了解?你觉得哪些指标能够衡量风控的好坏?这些考察我对业务的了解,同时考察了数据指标体系建设能力。3、在进入这个问题钱,面试官介绍了PayPal的风控业务并且指出了内部的两个用于衡量风控绩效的北极星指标。然后便基于此询问:“当这两个指标下降时,可能的原因是什么?”这属于典型的指标异动分析题目。3、当预测一个业务指标时,时间序列和截面数据哪个会更加有效,为什么?答:时间序列更有效,因为它的预测效果更好,因为时间序列数据比截面数据包含的信息更多。4、介绍一下简历上的一个项目,但没有过多追问。5、你觉得机器学习和计量经济学的差异在哪?6、为什么想从事金融风控行业?(答:从Paypal的企业价值观出发结合自己的经济学专业背景阐述了对投身于普惠金融事业的热情,同时表达了做风控有助于让“金融更加无害”的想法。当时会这么回答是因为觉得外企是非常虚伪的,或者说企业都是很虚伪的,这种回答虽然很假,但是或许真的是更优的回答。当然真实的原因是因为想混份实习,也无所谓什么方向。)
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