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1.自我介绍2.哪个项目经历收获比较大，有没有数据支持3.项目难点，具体怎样实施4.项目为什么选择采用xx方法/模型5.relu相比sigmoid的优点6.学习率怎样调整的，过大或过小有怎样的影响7.参数初始化是怎样的方式，可否全部初始化为08.sql查询每个班级最高分数姓名9.sql中count(1)和count(字段)的区别10.python数据结构有哪些，哪些可变11.python深复制和浅复制的区别

Alpha team的数据运营分析师。 最开始是3min左右的英文自我介绍，然后问了对岗位的理解，以及SQL的基础问题接下来是简历上的问题，着重问的是与数据和SQL相关的项目然后是基础的金融学和财会问题，这一part很简单，有金融背景的几乎可以随口答还问了几个情景类问题，比如ddl和在xxx情况下会怎么处理xxx问题整个过程45min，比较看重金融基础和SQL技能。面试完第二天HR给了oral offer。第四天给了offer letter。大概一周左右开始了漫长的background check。

昨天一面，2个面试官。3个阶段，第一阶段：自我介绍，第二阶段：面试官提问，第三阶段：答疑。问的问题的话，有问研究生期间的研究方向，用了哪些模型，做了什么数据预处理。还有bagging，boosting，stacking的区别。简单讲讲xgboost。正则化的作用。为什么想面试这个工作。

字节日常数据分析实习 自我介绍过往实习经历具体做了哪些内容，问到使用SQL的场景和频率 数据分析项目内容SQL题：用户表： id，城市；订单表： 订单id，用户ID，金额     用户金额最高的是id：  聚合group by id, order by limit 1     每个城市排名前最高的id：使用row_number() over partition byAb实验： 流程  z test or t testDAU减少原因工作/研究生？ 工作规划

一面&笔试 笔试：使用Excel，主要考察应聘人的结构化思维和挖掘数据形成结论的能力，以及图表呈现能力。一面：由HR视频面试，会现场给予几道场景题，并询问一些离职原因等二面：由部门主管面试，根据项目经历，给予场景题，进行现场分析。让应聘者介绍自己工作中数据分析的框架和逻辑。目前还在等待面试结果。。。

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

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