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。

时间线： 9.2投简历—9.8笔试—9.14群面—9.18业务1面—9.24业务2面—9.27hr面—9.28收到调查问卷，社招官网面试已完成—10.11意向 面试内容当时没有记下了，想到什么就写什么了  面试官介绍职位+1分钟自我介绍+10分钟读题+30分钟讨论+10分钟汇报+15分钟面试官提问+5分钟反问 8个人面试(非同一个岗位)，1个hr+2个面试官，只有我一个本科，5个海硕 全程神仙打架，差点吵起来了，讨论环节我插不上话，只说过一次话，差点想放弃😭，讨论完还剩5分钟，我提出了1个讨论中漏掉的观点，还有说我发言的时候没有讲清楚，把那个观点深入说了一下，算是idea。 汇报环节我没参与，面试官提问环节，只提问了讨论时活跃的两个人，没有提问我。之后问了两个问题大家都可以回答，大概是基于讨论的成果做出来的平台和竞品相比如何，她们回答的都是抖音怎么样，感觉有点跑题了😂，我回答用讨论的框架基本持平，因为两个优点产品定位啥的。 对于我这种没啥实习经验的，大佬们讲名词都听不懂的，群面多说多错，尽量冷静，说关键的没必要去抢leader、reporter 30min： 深挖实习，具体到做某一件事的过程(20min+) 上次实习最大的困难 性格优点 反问 这个岗位我还需要做什么准备 30min： 面试官上来就自我介绍，说他是抖音电商部门的主管，还说我来到4面很不容易，我是被跳面了吗😱，瞬间后背冷汗。面试官在会议室，把我投在投影上，看不清脸害怕。 简单问了下实习经历，重点考察思维，有几个问题我印象还很深刻 我说因为出现了问题，所以需要来解决问题，讲了一下对这个岗位的理解，跟着面试官的引导继续回答。 我说以前应该是两个岗位，现在算是一个(包括原因)，分析了一下两者需求的异同，平台能给他们带来的服务，以及具体怎么做  反问 我说抖音分成了抖音和火山版抖音，未来电商会不会分出一个新的赛道。 面试官先回答再问了我的看法，我说个人观点不会，兴趣/内容电商区别于传统电商，就在于不是先有了购物需求才来主动搜索购物，而是在娱乐的同时激发用户的购物欲，分出新赛道就巴拉巴拉。 我还说不知道我说的对不对，面试官说千人千见。面试后发觉处处都是坑，一不小心就掉坑，果然是大佬。 9.27hr面 50min 我说我从大三开始就业规划，尝试了些什么岗位(包括本专业的)，广电实习后不继续的原因，本专业就业不适合自己的原因，每一次尝试后的思考，以及怎么选择了现在这个方向。感觉像讲了个自传哈哈哈 暑假实习完败，精神胜利法，以及运动减肥减了21斤哈哈哈😄上海或者杭州，因为过年回家有直达高铁，北京还要转机+南方人 面试完hr说还是挺匹配的，会尽快和前几面面试官沟通，有消息第一时间通知。 面经差不多写完了 求保佑，许愿开奖🙏🏻，求一个高薪offer，孩子就这一个意向，all in😭

算法岗实习找的第一家公司。 一面面试官1：很年轻，感觉刚毕业不久自我介绍讲项目，问的比较简单，都回答上来了。面试之前一定要仔细看一下简历的细节，并且思考自己的项目经历和这个岗位的职责有什么联系。简单讲一下PSO算法的原理； PSO算法在推荐里有什么用； PID控制系统的原理； 如果用PSO和PID一起做推荐算法的优化，你打算怎么做； 你项目中强化学习的作用是什么。最后是一道算法题，剑指offer的最后一道，二叉树两个节点的最低公共祖先，面试前刷了3遍剑指offer，所以顺利的编出来了。面试官还在说最后一句话的时候HR的电话就来了，通知一面已经通过，准备3天之后二面。二面面试官2：30岁左右，美国名校海归博士自我介绍递进式的算法题：答：利用前序中序遍历序列，简单讲原理。 答：不能含有值重复节点，必须得到完整的序列后才能进行反序列化。 答：利用特殊字符存储空指针。 答：用字符串数组的每个元素存储节点，空指针对应空字符串。 答：暂时没有思路。。 机器学习和C++的相关知识：三面面试官3：不到40岁吧，看起来很成熟稳重，感觉像是部门大佬。自我介绍2. 递进式的算法题：答1：遍历数组，不断更新最大值和其索引。（这个很简单，注意一些非法输入的判断即可） 答2：返回值改成vector存下所有最大值的索引，然后随机抽取一个。 答3：遍历一遍数组，统计最大值的个数N，取1-N的随机数m，遍历第二遍数组，输出第m个最大值的索引。 答4：（这个想了一会儿）在遍历数组的过程中统计目前遇到的最大值的个数N，每次遇到一个新的最大值以1/N的概率更新。答5：输出第一个1/2×2/3×3/4×4/5；第二个1/3×3/4×4/5..... 答6：数学归纳法可以证明关于项目的问题：答1：状态：推送内容的不同类别；行动：发/不发；回报：用户看了推送/删掉推送/删除APP。 答2：根据时间来分段。 答3：删除APP的回报-100，删掉推送-10，看了推送10+t（与用户看推送的时长有关）。三面结束后不到一小时，HR打电话通知通过技术面试，准备两天后HR面（主要是关于职业规划方面的）。

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

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

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 （就当做数据主从同步的原理吧）（面试官可能是个全栈，还问了一个我没听过的点：keepalive怎么用的、原理是什么？我母鸡啊）差不多这些了，问的问题也算不难，主要还是根据简历上的内容问的。但是会根据你的回答取延伸问一下，比如：我回答工作中如何使用索引的时候，提到查询慢导致接口超时，面试官会问，超时阈值是多少？自我感觉回答的不算好，没有把工作中用的技术掌握的很完整，有的问题就会回答不上来，比如问题4，当时问的是：你们在工作中怎么保证rocketMq的高可用的？我一脸懵逼。之前看的内容也忘了，没能把那些集群部署的内容迁移到这里