最近剛幫一位同學復盤了他在 Spotify 的 Data Scientist 面試，全程體驗還挺新鮮的，所以來給大家詳細扒一扒。 整體感覺下來，Spotify 的面試流程相比很多北美大廠要友好一些，面試官態度很好，問題也不算刁鑽，但對細節的要求還是挺高的，尤其是簡歷部分，完全不能糊弄。
第一輪：Hiring Manager 面
面試一開始就是簡歷環節。 HM 打開同學的項目經歷，第一句話就拋了個問題：
“你們當時的使用者行為數據量有多大？ 是怎麼存儲和清理的？ ”
同學愣了一下，立刻切換到項目細節：
- 數據源來自線上日誌，每天幾個億條 event;
- 存儲在 Hive 表裡，前期做了 sampling 和 partition;
- 清洗過程中主要遇到的問題是使用者 ID 有缺失，需要補齊 session。
HM 緊接著追問：
“你們怎麼判斷 session 的劃分合理？ 有沒有嘗試過不同的閾值？ ”
這個問題就很“Spotify 風格”了，偏業務 sense。 幸好同學提前準備過，回答說他們嘗試過 30 分鐘和 1 小時的閾值，最後通過留存和點擊率的對比來選擇。
這一輪感覺特別像「復盤真實專案」，不是走過場，而是要你能解釋為什麼這麼做。 HM 聽完會 nod 一下，然後繼續問 impact，直到把整個 pipeline 都捋完。 那種感覺就像你在給一個很懂業務的上級做彙報，不能有半點含糊。
第二輪：Technical 面（SQL + Python + Stats）
這輪技術面氣氛比想像的輕鬆，面試官先寒暄了幾句，還笑著說：“Don't be nervous， I'll give you hints if needed.” 氣氛立刻輕鬆了不少。
SQL 部分
題目很常見：
“給定一個購買表，找到每個使用者最近的一次購買日期，並按日期排序。”
同學當場寫了：
SELECT user_id, MAX(purchase_date) AS last_purchase
FROM purchases
GROUP BY user_id
ORDER BY last_purchase DESC;
面試官看了點點頭，又加了一個 follow-up：
“如果我還想要把購買金額也帶出來呢？”
這就涉及到視窗函數。 同學馬上改成：
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;
當場跑通，面試官笑著說 “Perfect”。 整個 SQL 部分氣氛輕鬆，但能感覺到 Spotify 想確認你真的熟悉視窗函數，而不是只會基礎 group by。
Python 部分
第二題就是經典的 anagram：
“寫一個函數判斷兩個字符串是否互為重排。”
同學直接寫了最 straightforward 的解法：
def is_anagram(s, t):
return sorted(s) == sorted(t)
面試官追問：
“這個方法的時間複雜度是多少？ 能不能更快？ ”
同學答：O(n log n)，然後補了一句：“可以用 dictionary 計數，複雜度降到 O（n）。 ”
于是又写了优化版：
from collections import Counter
def is_anagram(s, t):
return Counter(s) == Counter(t)
面試官立刻點頭：“太好了，這正是我所期待的。
這裡能感受到 Spotify 的風格：先讓你寫能跑的，再 push 你往更優解靠。 不會一上來就壓你寫最優解。
統計部分
最後一題換成了統計：
面試官展示了一張回歸表，問：
“Can you explain what the coefficient here means?”
表裡有個 coefficient = 2.3，對應的變數是 “time spent on app”。
同學回答：
“保持其他變數不變，使用者在 app 上多花一分鐘，target 指標（比如廣告點擊）平均會增加 2.3 個單位。”
面試官追問：
“如果這個變數的 p-value = 0.6，你怎麼看？”
同學立刻補充：
“這意味著在零假設成立的前提下，我們觀察到當前結果的概率很高，所以這個係數並不顯著，不能說明 time spent 對 target 有實際影響。”
面試官笑著說 “Good point”，然後點點頭進入總結。
Spotify DS 復盤與備考建議
Spotify DS 面試不是“題海戰術”那種模式，而是更強調 解釋、表達和業務理解。 題目難度不大，但問得很細，尤其是 HM 面那輪，幾乎要你把簡歷上的每個細節講到骨頭裡。
建議備考：
簡歷過關：別寫你自己沒做過的東西。 每個專案都要能講清楚數據來源、處理細節、模型選擇和業務結果。
SQL：練透視窗函數、排序、聚合，足夠應付大多數場景。
Python：熟悉 LeetCode 高頻 easy/medium，尤其是字串處理和哈希表。
统计：把 p-value、假設檢驗、回歸係數解釋準備好，能用簡單話結合場景講出來。
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