字节跳动面试有多难?过来人教你如何顺利拿下!

发表时间:2020-06-20 00:07

终于上岸字节数据分析师此前受到很多小伙伴的提点和帮助,也有好多小牛给我发来面经,着实受益匪浅,特来回馈大众,分享一下自己的上位过程。



背景介绍

垫底211统计学专业。从大三开始,除了平时在校课程,就是跟着大牛门徒的导师做一些跟数据相关的在线实习项目。

之所以选择互联网,自然是因为看到了光明的前景和沉溺于其中不能自拔的喜爱。结合我自己的专业与平时训练方向的综合考虑,决定放弃纯码农方向,选择数据分析,不论是应聘过程还是之后的工作,驾驭起来应该都会轻松一些因为目标比较明确,所以平时比较关注收集互联网数据工作的实习职位和内容


自我提升

因为计算机专业基础比较差,所以一直在想办法利用各种机会补课,尽量完善我的知识和技能体系。课余时间除了泡数学分析、线代和矩阵论、概率论,就是跟着大牛导师做项目,相信再多的死知识也比不上活运用。

另外,我比较关注网上的一些数据分析方法和业务案例。导师建议我多去下载些app使用然后做项目一样,分析使用过程,可以收集哪些数据,得出哪些结果,app升到新版本后,做了哪些改进,可以有哪些数据评估改进的效果。在后续的面试中,我真的遇到了相似的问题,能够完整作答,真的都亏了当时导师的提点!

做项目的时候,导师一直强调要认真对待sql,所以从那时起,我就一直坚持在LeetCode上刷sql题,由此加入了几个刷题群,也因此结识了一票小牛群友进群的好处就在于每天有人陪着你进步,到后来,我发现自己不但在做题能力和整体思路上有所提高,甚至连聊天格局也跟着提高了哈哈哈哈哈。

后期和导师混熟后,厚着脸皮蹭一个字节的机会,国际化部门的数据分析师,部门直招,base北京。


面试过程

一共两轮业务面,一轮HR面,都是视频形式。都说字节面试非常容易被怼,我做好了充分的心理准备,但实际上真的没有,大概是我太幸运,赶上了非常礼貌又高效率的面试官。

一面-5月初

1.自我介绍

2.做过哪些项目?主要负责哪些东西?这个千万要注意,面试官会追着你问各种细节,所以大家在写简历的时候,最好如实落笔别吹过了。另外,做过的项目,大家最好形成笔记,当时做这个项目,用了哪些方法,优缺点都是什么,怎么改进等等。当时我的导师要求我随手记录,真的很受益!)

3.偏态数据如何处理

4.K-means聚类过程

5.分类算法有哪些?

6.SVN的核函数的定义和作用?

7.LR回归公式的推导

8.线性判别模型

9.两个向量间的相似性计算方法?优缺点分别时什么

10.A/B test 为啥用t检验?

11.DAU下降的原因如何整理

12.为抖音建立一个指标体系

13.如果抖音增加付费查看功能的话,如何在上线前评估该功能是否应该上线如何在功能上线后评价该功能的效果该功能上线会存在哪些风险因素

14.SQL题目现场写代码 (不是窗口,普通的join,group by)

15.什么时候可以入职,目前手上是否有其他offer(答:实话实说,没有

16.反问

二面-5月中下旬

1.自我介绍

2.简历项目

3.白板写sql(大佬带队的LeetCode刷题经验,做的比较满意

4.sql中where和having的相同点和差别点?不用distinct 语法怎么实现distinct相同的功能?

5.有了解过hadoop么?数据倾斜时如何发生的?

6.spark为啥比hive快?所有条件下都成立么?

7.对机器学习感兴趣么?

8.评估一年中的所有抖音挑战赛哪个效果更好是怎样得到的结果。

9.面对抖音出现大量不文明评论该如何分析

10.平时喜欢玩手游么?(答:王者

11.王者新皮肤上线销量没有达到预期如何分析原因

12.王者对未成年有上线时间限制,目前有多种限制方案如何根据综合用户增长部门商业化部门合规部门的需求来撰写数据分析报告分析哪个方案更好如何分析某一方案对用户的影响和对商业化的影响

13.除了头条系,平时还用什么app(答:喜马拉雅

14.喜马拉雅在给用户做推荐应该考虑什么特征(推荐算法没白学,耶!

15.反问

HR面-5月底

一般走到这一步,基本上没什么太大的压力了,起码说明技术过关。面试官非常nice,特别有亲和力,就问我对自己的评价、兴趣和性格,学习和在大牛实习中遇到过怎样的喜悦和沮丧,今后期待什么样的工作氛围如何排列需求等级这些,后面还简单介绍了一下公司文化和福利待遇,最后说下周会发来offer。当时感觉激动的眼泪要流出来了!


小结一下

其实找工作是个需要抱着持久心态来进行的事情,即使觉得很疲惫,也一定要保持积极乐观,要善于发现身边的机会并且抓住它。

对于科班这个事情,仁者见仁吧。只是建议大家巩固基础,多刷题,绝对用得上。

最后,建议大家多去关注一些实际的案例分析,多去参与真实的数据工作,积累历练,方得沉淀。

祝大家都有好的收获!


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