字节跳动面试经验

1. 5min自我介绍 3. Java中内存分区5. ThreadLocal6. Java线程池10. AQS 11. MySQL20. 做道题：三个线程轮流打印1，2，3。打印十次

🕰2022.03.25. 正式面试之前有一个【电话沟通】，不需要做自我介绍，但是会问一些相关问题，那天没录音所以可能记得不全，问题包括但不限于：不记得提了一个什么问题然后我说了自己的求职意愿也有运营、产品类，然后就跟我说我投递的岗位和运营相关度不高，目前在招的搜索运营有没有兴趣，我接着就问了搜索运营岗位的职务，然后hr接着提问-我说了东航-我说完hr也进行了一定补充可能还有一两个其他的问题但我不太记得了，重点大概就是这几个，电话最后还跟我说了好好做准备加油，然后就把我转岗过去了，后面进了飞书的面试群，让我再次投递简历等待筛选，通过后会发面试邀请邮件。准备面试时间很紧凑，周五下午电话面试初步沟通，周日晚上收到面试邀请邮件，中间这个等待真的很漫长，担心二次投递不会简历被刷了吧……然后周一一大早就开始面试，面试的等待也是非常难熬的，大概因为我很讨厌面试吧所以字节的这个方式很熬人

1面： 无自我介绍，直接介绍项目，我有一个数据挖掘的项目用了随机森林的模型，追问了一下模型的细节，包括适用场景、优缺点等。然后再问之前的工作内容，这个比较常规，简单介绍一下之前的工作。然后重点来了，面试官提了一个业务问题，如果今日头条的人均使用时长下降了，你会如何分析这个问题？每轮都会有这种业务问题，回答的好不好，会直接决定你面试的结果。这种问题该咋回答呢，给大家大概说一下这个问题我的思路：step1：首先人均使用时长 = 总使用时长 / 使用人数 指标类问题，要先和面试官明确分子和分母step2：人均使用时长下降了，这是不是一个问题？趋势是突然的下降，还是缓慢的下降？是不是只是因为是从周末到了工作日，大家都上班没时间刷手机？step3：如果认为人均使用时长下降是一个问题，对于这种问题最常见的做法就人群拆分，这个大家应该比较熟悉，核心是找出哪些人群的人均使用时长下降了？是所有人的人均使用时长都下降了，还是部分人？回答此问题的核心是看你能想到多少维度。举一个新老用户拆分的例子，对于新用户，如果发现是新用户的人均使用时长下降，可能的问题有哪些？是新用户的质量下降了？那么哪些渠道新用户的人均使用时长下降了？这些渠道会不会有问题？渠道投放的素材是什么样的，是不是投放素材的问题？如果发现所有渠道新用户的使用时长都下降了，那就可能不是UG侧的问题，那么是产品最近策略有没有调整？新用户冷启动推荐策略有没有调整？除了新老用户维度外，还有不同功能模块的使用时长是否有差异、竞品因素等等，想的越全面越好

1. 自我介绍 - 针对工作经验问我发展方向 - 为啥想离职(答 商业化产品类别，分别举例；公司发展；主要业务）这边建议提前做好功课 好好查资料（答 常见广告的几种形式；抖音广告的形式；介绍品牌广告和效果广告的，两者相同和差异点；）（答 一类二类电商，区别，举例；发展趋势，优缺点；举例信息流广告，介绍信息流广告特点）5. 到这里就结束了对我的提问 进行反问；a. 面试官提到KA效果广告这个team分运营和优化师，因此我就问两个的具体工作差异，面试官反问我怎么理解两个岗位，我说出自己的想法之后问面试官不知道我理解的是否正确，面试官说有点出入。 但也没深入介绍b. 问了每个运营/优化师是否会按照行业进行细分这一轮只面了大概15分钟 面完觉得时间超短 因此还很担心没想到第二天一早就收到了通过的电话总结：这一轮面试面试官的提问其实都问的比较大范围的问题 因此一定要会说 多说 提前准备好行业知识 感觉面试官很注重你对行业的理解和你的思维逻辑 千万不要因为觉得问题比较大就不知道如何说 导致回答的太广泛 要学会举例子

一轮: 我提出了用rfm模型，但是没提要根据用户最近一次购买时间给个权重，面试官还补充了应该考虑优惠券可能导致的亏损，总之是偏向业务的轻松愉快项，小哥哥也是很友善很耐心，他的分析也让我受益良多（感激~）。没有过多的自我介绍和工作经验展开谈，面试官时间比较紧的样子，这里划重点呐一般SQL考最难的也就是几个窗口函数了，七日留存date_diff，连续登陆的问题也可以了解一下lead()over()。基本上，我的面试到这里就结束了。面试官非常不满意我说不出来公式，这里想补充一下，我当时没有互联网经验也不知道DAU的公式，只是要考虑留存和流失和新增这几个元素。

投的字节跳动的数据运营日常实习生。一面是用飞书视频面试。自我介绍完之后，小哥哥问了我以下问题：额那我只有假装吐槽投行啦哈哈哈，然后说互联网氛围好巴拉巴拉。。。（其实我还没想好做啥。）我讲了一下自己对产品和运营的理解，然后说觉得字节的运营可能更有前途，但是做到高层就都不分家了。我说了我上一段实习中临时接替之前实习生的工作，觉得很困难，然后讲了自己是怎么梳理和解决的。我说了我自己之前的量化经验，里面涉及了很多python数据处理，还谈到投行实习中用到了excel的各种函数和透视表等等，可以熟练使用。然后强调自己学习了sql，并列举了基本语句。这个我没答好，有点瞎扯。。。我说可以区分线下店铺和线上店铺，线下的可以结合高德地图看它是否存续并比对高德中记录的电话，线上的可以通过在淘宝、京东等电商搜索并查询联系方式。周三面的，周五晚上被通知下周二二面。