快手

面试的数据分析实习生的岗位，一共一轮，是一对一的面试面试的人是部门里的数据挖掘工程师，主要询问简历上以前做过的所有项目，具体到使用什么方法或者是什么算法去做项目，另外还询问sql和python的能力，以及对自然语言处理算法基础知识的一些理解，大概30分钟左右，当晚就回复说面试通过，并确定了到岗时间，整体面试下来感觉很好，沟通很愉快，也收获不少

第一面初面，了解个人学业情况，家庭情况，以及自己的专业课题，对未来的规划等等第二面专业面，自我介绍，着重问课题相关的内容，做了什么实验，用了什么仪器，仪器原理等等，2-3个专业问题接下来等候通知，等待时间较长

1.常规自我介绍2.概括字节的实习内容，指标体系怎么构建的？3.如何看待快手“辛巴”和抖音“刘畊宏”事件？聊一聊字节和快手的扶植模式？4.如何衡量哪种模式下的生态更好？如何定义生态健康度？5.介绍爱奇艺的引流策略？6.为什么有推荐算法还要人工配置引流策略？7.对统计模型的了解？具体问到了逻辑回归、K-means、随机森林8.为什么之前做量化现在转到互联网？9.互联网求职女生占比增加，为什么选择互联网，为什么不选国企？10.测试环节1）SQL，计算连续签到天数以及连续签到天数最大的用户2）统计分析题在回归模型中哪一项在权衡欠拟合和过拟合中影响最大？关于R-square之类的没看清题目（直接跳过这一题了）3）业务题如何衡量新业务的效果？有哪几种方法？

第一轮是英文笔试，比较简单，考察excel，简单的分析思路，不出什么大错的话应该能通过第二轮是业务面试，面试官很专业，围绕简历深挖第三轮是一个超级长的全英文case study，反馈说我用的预估不太合理，没有通过

一面 初面，人力与技术面地方很好找，有两家子公司，有两幢楼一幢大概7层高的样子在一个工业园里，环境不是很好，搞制造业的，都是给人的感觉像工厂，灰比较多，旁边还很多公司在装货卸货面试的数据分析，一进去填写了应聘登记表和一个性格测试，大概写完半小时，然后是人力主管和技术人员的面试.具体内容如下1.自我介绍2.问人员家庭，工作的基本情况，主要看你匹配现有的工作岗位不，有问到能接受加班吗？他们有时候会需要加班到晚上8.9点，一个月是月休7天，平常双休，一个月的最后一周特定的是单休，上班时间是早上9点到下午6点，冬季是5点半等等内容3.问些技术和项目上的经验，问了数据挖掘的，python，sql等相关内容初面大概就是这些内容，已经确定未通过，只到初面，但听说他们有4轮面试，一般要搞3个小时以上，第二轮是总经理面，第三轮是技术总工面，第四轮是机试，觉得合适的话就直接录用的，大概是这麽个流程，可以给后面的同志做个参考吧

就是华莱士的公司，总部就是这里。Hr叫我过去，然后面试了一轮，说等第二轮，叫我在那里等一下，等了半个小时说领导在忙，可能一时半会没时间，叫我先回去，然后再约时间。等了几天没反应，一问，说是领导觉得简历不是很合适，真搞笑，不合适叫我去面试？在上海很偏僻的地方，接近地铁的终点站，下地铁还走了半个小时我才到的！我问Hr为什么不合适叫我过去，说一开始可以，后面领导又说不行了。就这水准的人还当领导？难怪华莱士被人喷成这样！

一面 一面是部门同事面试；分为四个环节：个人简介、简历面试、笔试和反问。简历面试挖项目问的很细，面试官会针对简历中感兴趣的项目经历一直深挖，到很细节的部分，一直到业务的完成情况；笔试：SQL和简单的概率统计题目；二面也是部门同事面试，流程和一面类似；简历面继续深挖项目，和一面蕾类似；笔试不一样的是竟然考了一道python的数据处理的问题，定义函数。