作為美國領先的線上生鮮配送平臺，Instacart 的技术团队非常注重产品落地能力和解决问题的实际能力，所以在面试流程中，不光考察算法功底，还非常注重系统设计、产品理解、行为能力，属于那种“不是纯刷题就能打穿”的 tech company。我们 Programhelp最近协助几位同学完成了 Instacart 的 SDE 一面到终面，今天就结合真实经历，来还原一下整个流程+高频真题，帮大家做好准备。
Instacart SDE 面試流程總覽
Instacart 的 DS 面試整體難度較大，尤其注重 實驗設計 和 統計推理能力，更傾向產品導向的技術人才。
完整流程如下：
- HR Phone Screen：瞭解候選人背景 + 崗位匹配度，問及動機、項目經歷等;
- 第一輪技術面（Product Sense）：給出業務場景，要求定義關鍵指標、設計實驗方案;
- 第二轮技术面（Stats + SQL）：A/B 测试结果解读、P-value 应用 + 基础 SQL 查询；
- Onsite 環節：
- Take-Home 作業：一份實驗數據分析任務，需要撰寫報告並進行展示;
- SQL 程式設計：根據評分星級，統計銷量等;
- 產品分析題：分析 Busy Pricing 策略;
- 實驗設計題：設計廣告/促銷實驗;
- 專案展示：就 take-home 進行彙報;
- HR 收尾面。
Instacart SDE 高頻問題類型解析
實驗設計與統計推理
如果 T 檢驗違反了獨立性假設，會造成什麼影響？ 如何診斷？
給定兩個實驗：一個是 A vs B，勝者再與 C 比較，另一個是三者同時比較。 哪種更好？ 為什麼？
20 個獨立功能各節省 5 秒時間，PM 認為總共能節省 100 秒。 你怎麼看？
重點在於考察是否能識別 「相加謬誤」（例如 Simpson Paradox）或多重比較偏差。
SQL 查詢基礎
按評分等級，統計銷量平均值;
識別訂單量異常的 outlier 數據;
統計每種促銷活動帶來的點擊率變化。
SQL 題整體難度中等，考察清晰邏輯與數據清洗能力。
Take-Home Challenge 解析
典型題目是 A/B test 數據分析。 數據包含多個 funnel 步驟，需拆解每一環節的流失率，不能只給最終轉化率。
關鍵建議：
繪製完整轉化路徑（conversion funnel）;
關注每一步的 dropout;
明確推薦結論並結合業務提出優化建議。
Instacart SDE 程式設計挑戰題回顧
Challenge #1
Write an in – memory, key – value store that can “time travel.” This can build off of Challenge#2.
Support ‘fuzzy’ matching on a timestamp.
kv = KV.new
timestamp = kv.set('foo', 'bar')
sleep(1)
kv.set('foo', 'bar2')
# The case of no timestamp should continue to return the latest set value
kv.get('foo')
=> "bar2"
# Fetch the key 'foo' with the initial timestamp, plus 750 milliseconds
kv.get('foo', timestamp + 0.75)
=> "bar" # returns the closest set value to that timestamp, but always in the pastChallenge #2
Write an in – memory, key – value store that can “time travel.” This can build off of Challenge#1
If a timestamp is provided for a given key, fetch the value that was set at that exact time for that key. If no timestamp is supplied, fetch the most recentlyset value for that key. In Ruby, this might look like:
kv = KV.new
timestamp = kv.set('foo', 'bar')
sleep(1)
kv.set('foo', 'bar2')
# Fetch the key 'foo' with the correct timestamp
kv.get('foo', timestamp)
=> "bar"
# Fetch the key 'foo' without a timestamp
kv.get('foo')
=> "bar2" # returns the last set valueTask Description
The min, max, average value and count of valid data on each day for each sensor to stdout. The average for each day is the mean of all valid values observed.
Sample Output
Output should include a header and a line for each date, station, sensor combination.
date,sensor_id,min_value,max_value,avg_value,count
2020 - 05 - 15,00001,10.00,55.00,30.00,10
2020 - 05 - 15,00002,20.00,60.00,42.50,20
2020 - 05 - 16,00001,30.00,70.00,45.00,15Field Formats:
date is a date string. Default timezone.
sensor_id same as above
count is number valid samples observed
min_value, max and avg_value floating point value. Printed with the format "%0.2f"
No spaces before or after commas on any line.
Tips
- Working code and quality are important。
- Write something simple, well structured, easy to understand first, even if it has issues。
- Refine your code, fixing issues as time permits。
Log File Format
The first few lines of every log file will have a header following by a CSV line with 3 columns。
sensor_id, value, timestamp
00001, 11.11, 1589567888
00002, 12.1, 1589567889Field Formats：
sensor_id is a 5 digit integer
value is a floating point number
timestamp is unix timestamp。The time the reading was taken。
Potential Data Issues：
There may be duplicate readings for a specific sensor. (line is exactly the same). Ignore them。
There may be “bad” data. Fields that don’t conform to the format above. Ignore them。
Assignment
Given one of these log files, write a program that reads the file and outputs the min, max, average value and count of valid data on each day for each sensor tostdout。The average for each day is the mean of all valid values observed。
Instacart 面試技巧建議
Instacart 的 DS/ML 崗位面試不止考刷題能力，更看你是否具備落地場景中的分析思維和業務理解。 以下幾個方面建議重點準備：
A/B 測試基礎要紮實：熟悉實驗設計流程，理解獨立性假設和假設檢驗常見誤區。 PM 提出“20 個 feature 各自提升 5 秒=總共提升 100 秒”這類說法，要知道如何科學回應。
SQL 注重表達邏輯清晰：考題多為實際業務分析，需掌握 join、group by、視窗函數等核心語法，建議多做電商領域的 SQL 題練習。
产品分析要有框架感：遇到產品問題時，先理清目標，再拆解指標，常用結構是：目標 → 使用者行為 → 指標選擇 → 評估方式。
Take-home 作業分模組分析：结构清晰是第一要义，建议用“背景-分析-结论-建议”呈现，同时注意数据预处理、可视化和推荐理由的完整性。
Programhelp 助你拿下 Instacart offer
我們是專注技術崗面試輔導的團隊，已成功助攻多位同學通過 Instacart、Meta、Stripe、Amazon 等公司。
之前有位學員是統計專業背景 + 電商實習經驗，第一次接觸 Instacart 面試，對 A/B test 和 Product sense 沒有思路。 面試前一周他聯繫到我們，我們為他定製了上岸方案，最終順利通過 Onsite 拿下 offer。
如果你也在準備 Instacart 的 OA 或 Onsite，歡迎私信我們，領取專屬資料和一對一輔導服務。
