在面试Meta数据科学家岗位时，整个过程非常紧凑。一开始是两轮电话面试。**第一轮**主要考察SQL技能，面试官给了我一个用户行为数据库，要求我写查询语句提取出某些用户的行为模式。题目涉及复杂的`JOIN`、`GROUP BY`和窗口函数等操作。我需要从不同的表中提取数据，分析用户在一段时间内的活动。接着是一些数据清洗的任务，比如处理缺失值和异常值。**第二轮**则侧重统计和AB测试设计，面试官让我设计一个AB测试来评估某个新功能的效果，并且详细解释假设检验的过程。我还需要讨论如何处理样本不足以及如何提高结果的显著性。
现场面试有四轮。**第一轮**是产品分析，面试官给了一个关于用户留存率下降的场景，让我定义关键的KPI，找出潜在的原因并提出解决方案。我建议细化用户群体分析，并测试不同的推送策略。**第二轮**再次考察SQL能力，题目更复杂，需要在短时间内完成跨多张表的查询，还包括使用窗口函数计算滚动平均值。**第三轮**是统计推断，面试官让我设计一个实验，评估广告展示对用户点击率的影响，并讨论如何减少假阳性和假阴性结果。**最后一轮**是与团队领导沟通，侧重考察我的沟通技巧和跨团队合作的能力。
现场面试有四轮。**第一轮**是产品分析，面试官给了一个关于用户留存率下降的场景，让我定义关键的KPI，找出潜在的原因并提出解决方案。我建议细化用户群体分析，并测试不同的推送策略。**第二轮**再次考察SQL能力，题目更复杂，需要在短时间内完成跨多张表的查询，还包括使用窗口函数计算滚动平均值。**第三轮**是统计推断，面试官让我设计一个实验，评估广告展示对用户点击率的影响，并讨论如何减少假阳性和假阴性结果。**最后一轮**是与团队领导沟通，侧重考察我的沟通技巧和跨团队合作的能力。