作为美国领先的线上生鲜配送平台，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 面试流程总览
Instacart 的 DS 面试整体难度较大，尤其注重 实验设计 和 统计推理能力，更倾向产品导向的技术人才。
完整流程如下：
- HR Phone Screen：了解候选人背景 + 岗位匹配度，问及动机、项目经历等；
- 第一轮技术面（Product Sense）：给出业务场景，要求定义关键指标、设计实验方案；
- 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 环节：
- Take-Home 作业：一份实验数据分析任务，需要撰写报告并进行展示；
- SQL 编程：根据评分星级，统计销量等；
- 产品分析题：分析 Busy Pricing 策略；
- 实验设计题：设计广告/促销实验；
- 项目展示：就 take-home 进行汇报；
- HR 收尾面。
Instacart SDE 高频问题类型解析
实验设计与统计推理
如果 T 检验违反了独立性假设，会造成什么影响？如何诊断？
给定两个实验：一个是 A vs B，胜者再与 C 比较，另一个是三者同时比较。哪种更好？为什么？
20 个独立功能各节省 5 秒时间，PM 认为总共能节省 100 秒。你怎么看？
重点在于考察是否能识别 “相加谬误”（例如 Simpson Paradox）或多重比较偏差。
SQL 查询基础
按评分等级，统计销量平均值；
识别订单量异常的 outlier 数据；
统计每种促销活动带来的点击率变化。
SQL 题整体难度中等，考察清晰逻辑与数据清洗能力。
Take-Home Challenge 解析
典型题目是 A/B test 数据分析。数据包含多个 funnel 步骤，需拆解每一环节的流失率，不能只给最终转化率。
关键建议：
绘制完整转化路径（conversion funnel）；
关注每一步的 dropout；
明确推荐结论并结合业务提出优化建议。
Instacart SDE 编程挑战题回顾
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 recently set 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 to stdout。The average for each day is the mean of all valid values observed。
Instacart 面试技巧建议
Instacart 的 DS/ML 岗位面试不止考刷题能力，更看你是否具备落地场景中的分析思维和业务理解。以下几个方面建议重点准备：
A/B 测试基础要扎实：熟悉实验设计流程，理解独立性假设和假设检验常见误区。PM 提出“20个 feature 各自提升 5 秒＝总共提升 100 秒”这类说法，要知道如何科学回应。
SQL 注重表达逻辑清晰：考题多为实际业务分析，需掌握 join、group by、窗口函数等核心语法，建议多做电商领域的 SQL 题练习。
产品分析要有框架感：遇到产品问题时，先理清目标，再拆解指标，常用结构是：目标 → 用户行为 → 指标选择 → 评估方式。
Take-home 作业分模块分析：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。
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我们是专注技术岗面试辅导的团队，已成功助攻多位同学通过 Instacart、Meta、Stripe、Amazon 等公司。
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