一面为一对一ZOOM面试，面试官人特别好有引导着在回答问题
之后面试官说会给一个笔试，笔试通过之后会有二面
二面为一对一ZOOM面试，换了一个面试官，面试官在开始之前说可能会有另一名同事加进来，但后续没有。
大致都是面试官介绍滴滴英文版的情况，然后开始询问问题，接着反问。

北京滴滴出行英文版营销实习生面试题

一面ZOOM面试：
1. 英文自我介绍
2. 自己曾经做过觉得最失败的事情
3. 滴滴英文版customer segment
4. 给一个大促的裂变传播方案

笔试（一天之内完成）
给两个大促的裂变传播营销方案

二面ZOOM面试：
1. 英文自我介绍
2. 觉得自己更偏数据分析还是更偏策划创意
3. 数据分析和策划创意各举一个之前实习的例子
4. 如果让你去做日韩来华旅游调研，你如何做？
5. 给一个滴滴英文版大促微信文章标题文案
6. 情景题：如果和合作方之前沟通信息有误但信息已经发出去你怎么处理？

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三轮面试，一面sql笔试题，二面mentor面，三面未知，整个过程面试小姐姐都很nice并且会给一些提示，有一些技术相关的问题（R、SQL、PYTHON），也有一些思维逻辑题（脑筋急转弯、费米问题等等）整体感觉比较轻松，感觉上是比较有活力的团队

北京滴滴出行商业分析师面试题

1、针对简历上的问题必须要每一点都非常清楚
问题R的问题，数组和矩阵有什么不同，脑子突然就短路了；SQL的问题没有回答商来，不应该
2、实习经历相关问题
对于自己的实习经历没有结构化的表达，可以再准备一下，从不同的方面等等
3、脑筋急转弯问题：有一个5公升的桶和3公升的桶，形状不规则，如何量出4公升的水
需要特地去准备一下
4、夏季滴滴网约车的呼叫量突然上升，是什么原因导致的？
我的回答：外部因素（天气热、峰会）内部因素（发放优惠券）【这一点不知道
5、未来的职业规划问题
结构化表达【这一点没有什么太大问题
6、对于加班的态度

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中午打电话问什么时候有时间，我说都有时间，然后就安排到了当天下午，视频面试，一开始先自我介绍，然后开始问简历上的信息，简历上有两个人工智能相关的比赛，就开始问比赛的相关问题，因为第一个比赛是用了XGBoost它就问了一些树结构的问题，然后第二个比赛是用到了神经网络，然后就问了一些神经网络的知识，最后开始写代码，一个数据结构的代码题

北京滴滴出行算法实习生面试题

XGBoost和Lightgbm的区别，XGBoost和GBDT的区别，特征工程的主要步骤，特征选择的步骤，TEXTCNN的网络结构，DPCNN的网路结构，模型融合的具体步骤，XGBoost和Lightgbm的区别，XGBoost和GBDT的区别，特征工程的主要步骤，特征选择的步骤，TEXTCNN的网络结构，DPCNN的网路结构，模型融合的具体步骤。

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