组员面—直属领导面—交叉面—部门总监面—hr面。
本文主要分享下前3步，hr面将放到单独一篇文章讲述。
一、组员面
目标：挑选出基础能力符合、项目背景真实的候选人，节省领导的时间成本。
常考问题1：考核sql给2～3个表，当场根据需求写sql，主要考察表连接、分组、窗口函数等
我的答案：根据需求写出即可，数据产品经理的sql要求并不高，无非就是表连接+基础函数+窗口函数
常考问题2：介绍项目后对细节进行提问会问某些指标的计算公式、指标体系建立的过程、数仓建立的过程、产品方案的设计思路
我的答案：指标计算公式如实回答即可；
指标体系的建立过程，我会从2种方式来回答（分级拆解法、osm拆解法），也是指标体系建立的两大主要方法；
数仓建立的过程，主要讲解某主题下每层数仓表的目标和定位。
比如dwd层的定位是明细层，目标是将原始数据清洗&关联，达到准确、无遗漏；dws层的定位是轻度汇总层，是常用核心维度的汇总；ads层是根据常用分析场景建立的，是高度汇总层；
产品方案的设计思路：着重讲解你是如何将你服务的用户分层，并针对不同角色的用户设计不同的场景化方案的。
二、直属领导面
目标：挑选出履历和岗位要求匹配的候选人。直属领导面一般都会围绕着简历中的项目经历来发问，是所有面试环节中对项目细节问的最仔细的一环。
建议大家按以下四点去介绍项目：背景、目标、收益、过程、总结复盘。因为一线厂一般都是视频面，建议大家认真打好草稿！
三、交叉面
目标：一般是分析师/产品经理来面试，从他们的角度去考核是否有基本的分析思路。
常考问题：一个产品功能上线，如何从数据角度评价该功能是否成功？
我的答案：一个产品功能启动设计时一定已经确定了这个功能的目标，否则就是一个失败的功能。
假设功能的核心目标是提高用户活跃，那么我会从两个角度来分析：
1、拆解活跃，比如通过新老用户维度、不同渠道用户等维度来对比看对活跃度的提高；
2、对其他指标的影响，比如一个好的功能如果只能提高活跃但不能做到留存，也不会是很成功的功能
四、部门总监面
目标：考察你的宏观视角、团队协作能力、沟通表达能力、职业诉求等。
常考问题1：如何处理与研发间的矛盾？
我的答案：研发同学一般都比较直接，他们担心的无非就是：需求是否清晰、是否可能会变、是否有实际收益。如果能从这三个方面来与研发沟通也就相当于给他们定心丸。
但日常工作中难免有一些小事需要研发帮忙紧急处理，那这类问题只能是功夫下在平时了，平时多和研发建立感情，关键时刻刷脸才有效嘛
常考问题2：如何看待数据治理工作？
我的答案：数据治理是每个公司的必经阶段，数据产品经理在公司发展的不同阶段能够贡献的力量和价值是不同的。
如果公司处在需要尽快完成数据治理的阶段，那么作为数据产品会义不容辞协调团队各角色将底层数据搭建好、指标体系建立好
常考问题3：聊项目、聊各种，以此考察你的沟通表达能力。
我的答案：临场发挥吧，不卑不亢即可。产品出身的大家平时那么多话呢，关键时刻不会掉链子的
以上，是我总结的前三轮面试常考问题。由于Hr面机关太多，很多沟通小细节能直接影响薪资，故单独开一篇聊。
需要腾讯内推的小伙伴可以加V15201344924
全部评论
(0) 回帖