最近刚帮一位同学复盘了他在 Spotify 的 Data Scientist 面试，全程体验还挺新鲜的，所以来给大家详细扒一扒。整体感觉下来，Spotify 的面试流程相比很多北美大厂要友好一些，面试官态度很好，问题也不算刁钻，但对细节的要求还是挺高的，尤其是简历部分，完全不能糊弄。
第一轮：Hiring Manager 面
面试一开始就是简历环节。HM 打开同学的项目经历，第一句话就抛了个问题：
“你们当时的用户行为数据量有多大？是怎么存储和清理的？”
同学愣了一下，立刻切换到项目细节：
- 数据源来自线上日志，每天几个亿条 event；
- 存储在 Hive 表里，前期做了 sampling 和 partition；
- 清洗过程中主要遇到的问题是用户 ID 有缺失，需要补齐 session。
HM 紧接着追问：
“你们怎么判断 session 的划分合理？有没有尝试过不同的阈值？”
这个问题就很“Spotify 风格”了，偏业务 sense。幸好同学提前准备过，回答说他们尝试过 30 分钟和 1 小时的阈值，最后通过留存和点击率的对比来选择。
这一轮感觉特别像“复盘真实项目”，不是走过场，而是要你能解释为什么这么做。HM 听完会 nod 一下，然后继续问 impact，直到把整个 pipeline 都捋完。那种感觉就像你在给一个很懂业务的上级做汇报，不能有半点含糊。
第二轮：Technical 面（SQL + Python + Stats）
这轮技术面气氛比想象的轻松，面试官先寒暄了几句，还笑着说：“Don’t be nervous, I’ll give you hints if needed.” 气氛立刻轻松了不少。
SQL 部分
题目很常见：
“给定一个购买表，找到每个用户最近的一次购买日期，并按日期排序。”
同学当场写了：
SELECT user_id, MAX(purchase_date) AS last_purchase
FROM purchases
GROUP BY user_id
ORDER BY last_purchase DESC;
面试官看了点点头，又加了一个 follow-up：
“如果我还想要把购买金额也带出来呢？”
这就涉及到窗口函数。同学马上改成：
SELECT user_id, purchase_date, amount
FROM (
SELECT user_id, purchase_date, amount,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY purchase_date DESC) AS rn
FROM purchases
) t
WHERE rn = 1
ORDER BY purchase_date DESC;
当场跑通，面试官笑着说 “Perfect”。整个 SQL 部分气氛轻松，但能感觉到 Spotify 想确认你真的熟悉窗口函数，而不是只会基础 group by。
Python 部分
第二题就是经典的 anagram：
“写一个函数判断两个字符串是否互为重排。”
同学直接写了最 straightforward 的解法：
def is_anagram(s, t):
return sorted(s) == sorted(t)
面试官追问：
“这个方法的时间复杂度是多少？能不能更快？”
同学答：O(n log n)，然后补了一句：“可以用 dictionary 计数，复杂度降到 O(n)。”
于是又写了优化版：
from collections import Counter
def is_anagram(s, t):
return Counter(s) == Counter(t)
面试官立刻点头：“Great, that’s exactly what I was expecting.”
这里能感受到 Spotify 的风格：先让你写能跑的，再 push 你往更优解靠。不会一上来就压你写最优解。
Statistics 部分
最后一题换成了统计：
面试官展示了一张回归表，问：
“Can you explain what the coefficient here means?”
表里有个 coefficient = 2.3，对应的变量是 “time spent on app”。
同学回答：
“保持其他变量不变，用户在 app 上多花一分钟，target 指标（比如广告点击）平均会增加 2.3 个单位。”
面试官追问：
“如果这个变量的 p-value = 0.6，你怎么看？”
同学立刻补充：
“这意味着在零假设成立的前提下，我们观察到当前结果的概率很高，所以这个系数并不显著，不能说明 time spent 对 target 有实际影响。”
面试官笑着说 “Good point”，然后点点头进入总结。
Spotify DS 复盘与备考建议
Spotify DS 面试不是“题海战术”那种模式，而是更强调 解释、表达和业务理解。题目难度不大，但问得很细，尤其是 HM 面那轮，几乎要你把简历上的每个细节讲到骨头里。
建议备考：
简历过关：别写你自己没做过的东西。每个项目都要能讲清楚数据来源、处理细节、模型选择和业务结果。
SQL：练透窗口函数、排序、聚合，足够应付大多数场景。
Python：熟悉 LeetCode 高频 easy/medium，尤其是字符串处理和哈希表。
统计：把 p-value、假设检验、回归系数解释准备好，能用简单话结合场景讲出来。
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