三轮面试

第一轮是technical screen。一个小姐姐打来，上手先让我自我介绍，然后问我为啥想去linkedin。 然后直接给了collbaredit链接。给了一个table header：userid， timestamp， product group，问题是怎么用sql来analyze product diversity。 蛮surprised的 因为之前面的其他公司一般都是回要求一个strict output， 而这里你要自己想好怎么定义 diversity， 用什么样的output来analyze diversity。 根据我一开始写的query xx姐姐提出了很多follow up问题， 比如你为什么这么定义x，你怎么validate 你的assumption，还有什么metric 你可以想到的。 几个来回之后，xx姐姐说，现在一样的题目用python 写一遍 （R也可以的 只不过我比较熟python）。 然后我又开始把刚才的逻辑用pandas一顿写。然后她开始问怎么样用data driven的方法来increase product diversity。然后问我具体怎么实现。 然后就是我问问题时间了。

1. 500Million users 你认为的5种user type。 estimate sales man的总数。这个问题可以根据你自己决定的标准划分的。estimate sales man的总数，就单纯的你想到用什么样的数据来计算，就可以用什么数据计算的。我以为。啊。 2.如果在上述的user type中还有学生类别的话，你觉得他的比重如何 3. 由于面试过程中，提到工作中会给marketing的人提供report，就问了下你如何写report，大致描述了下写的几个部分是什么，怎么写的。 4. 如果你的service在过去10周的星期一的数据都很稳定，突然下降60%了，你如何找原因。这个问题就根据场景里面有什么可用的分类变量来解答就好了。我说了可能有seasonality或者location之类的原因。 5. 上诉问题，由于他问的是我的行业问题，最后补刀我一句说不了解我的行业，那么如果在出现这个情况的前一周，我们上线了新的ML模型，如何判断是不是因为这个模型导致的。我能想到的就是AB testing，然后就讲述了下，可能是因为模型的评判标准没有跟客户实际需要或者我们的business goal一致导致的。然后就回答完了所有问题，剩下15分钟就聊天问问题。 （回忆过程中，发现没有对一些关键点进行clarify，现在有点后怕，希望能过吧。）也希望地里的大神们都能过吧我这个**现在觉得自己发挥的还是不行。只能希望good luck。