刚陪一位美硕学员走完 Spotify Data Scientist 的两轮面试，全程体验感真的很好——不仅题目设计得合理，面试官的交流也非常顺畅，属于那种“技术友好型”公司面。
第一轮：Technical Interview
面试官是位非常 nice 的中国小哥，用的是 新题库，全程是 Live Coding 模式（不运行代码）。
题型是 三道 SQL，其中一道还涉及到 nested loop join 的逻辑思考，重点在于你对 SQL 执行顺序、逻辑推演的理解，而不是死记语法。
面试过程中，小哥会一边看你写，一边问：
- 为什么这样 join？
- 如果数据重复会怎样？
- 有没有更高效的写法？
可以看得出他们更关注 思路是否清晰、能否自洽地解释每一步。
最后写完 code 后，他会带你一起 “过代码”，非常友善地帮忙 check 逻辑。
结束前还顺带问了两道关于 Machine Learning 基础概念 的小问题，比如常见算法差异、什么时候用 regression vs. classification。整体节奏非常平稳，不会有压迫感。
第二轮：Behavioral Interview
这一轮是和一位 NYU 学姐聊的，风格很 Spotify —— 温和但有深度。
流程是：
- 她先简单介绍自己团队和这个 role 的职责；
- 然后请 candidate 自我介绍；
- 接着根据 resume 深挖项目。
几个高频提问如下：
- 实习中的 Data 项目：你具体做了什么？用了哪些工具？结果在哪体现？
- 有没有一个你独立完成的项目？
- 描述一次 group work 中很 stress 的经历，你是怎么 handle 的？
- 有没有做过让你特别有热情的项目？
- 为什么想来 Spotify？为了这个岗位你准备了什么？
- 你最熟悉的编程语言有哪些？SQL 能做到什么程度？
这轮的关键在于：回答要结构化、具体、有故事感。Spotify 的面试官非常喜欢听 “what you did → how you did → what you learned” 这样的节奏，不喜欢空洞的 buzzword。
Programhelp小结
这次面试整体体验非常正向，技术题虽然有新题库，但逻辑题型依旧以 SQL + ML 基础 + 沟通逻辑 为核心。Behavioral 部分则非常看重 候选人的学习心态和合作故事。
如果你也在准备 Spotify、TikTok、Meta 这一类 data-driven + culture fit 强 的岗位，建议提前练好：
- SQL 的逻辑解释能力（不仅是写得对，还要讲得明白）；
- 简历项目的 “深挖答法”；
- 以及现场口语流畅度（尤其是英文表达的自然节奏）。
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- 面后讲评逐条复盘，精准指出表达和逻辑盲点。
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