TikTok DS intern 感觉全年无休在捞人，随时都有可能收到。刚面完一个tiktok DS面试，tiktok VO面试比较喜欢考察基础和SQL硬实力，分享下面试流程。
Tiktok DS intern VO 第一轮
1. 考官简单自我介绍。自我介绍，介绍简历，然后深挖一下比如怎么做数据预处理，怎么做bias/var tradeoff，怎么选performance metrics，然后简单深挖一下business context。
2. 一个Hypothesis Case，结合你最近那段实习经历，假如你们公司要发布你做的这个产品，你怎么进行研究？
3. 一道正常难度SQL然后提醒了一下duplicate，题目是输出当天注册并且当天发布post的用户总数，要注意的就是一个用户当天可能发布很多。
4. Case 讲述的是结合上一个sql你得到的一个简单的metrics，然后问如果要提升creators的engagement你怎么分析（包括但不限于刚刚提到的新用户相关的metrics）
5. 反问，我问了他们现在主要做的current project介绍一下。 感悟：一面难度不算大，时间总共45min，每个case回答了太多都被叫停了，所以还是超时了不到10min。
面试官人很好，也挺有礼貌，也会引导你回答问题。反问环节回答的也非常周到，碍于时间问题就没交流太多。
Tiktok DS intern VO 第二轮
先让介绍背景和项目，问得不算泛，基本都会顺着你简历里最像业务数据的项目往下挖。比如用的是什么数据、指标是怎么定义的、当时为什么这么选。后半段会穿插一点统计问题，像是假设检验怎么选、什么情况下用 non-parametric test。SQL 不算重，但会问你如果要拉某个核心指标的数据，表结构你会怎么设计
SQL
Q1: 算过去一个月每个用户的关注数。考点是 follows 表里 from_user_id 才是关注者，记得用 GROUP BY 和时间过滤。找出互相关注的用户对。这里有个坑，直接Self Join会重复，需用 LEAST() 和 GREATEST() 对用户ID排序去重，保证唯一性。
Q2: 算过去30天跟最多不同用户互动的前5名。这里要注意是 COUNT(DISTINCT to_user_id) ，排序时先按唯一用户数，再按总互动数防并列。
Tiktok DS intern VO 第三轮
这轮一上来给了一个偏推荐场景的问题，比如 feed 里某类视频的完播率突然下降，让你现场说分析思路。不是让你一口气列十几个指标，而是看你先从哪一步入手，会不会先确认数据口径、是否有流量变化，再往内容、用户、分发机制上拆。中间会追问，如果发现是新用户掉得更明显，你接下来打算怎么验证。SQL 这一轮会偏实战，像是用 window function 算 retention，或者从 event log 里还原用户路径。
最后2个behavioral question 1.进tt后你觉得会遇到的biggest challenge 2.举一个证明自己快速学习的例子。
整体Tiktok VO下来，反馈还是很不错的，隔天就收到follow up邮件，有oa vo都可以来问，各个公司都比较经验。求职辅导服务是时间和质量的权衡。咨询interview Aid，获取最专业的科技求职辅导。