Apple DS两轮面试SQL和Python是必考

Apple DS两轮面试SQL和Python是必考

Apple的DS面试真的属于是“听君一席话，如听一席话”的典范了，但凡面过的人都懂，那种被SQL和Python轮番轰炸的感觉，真的酸爽。今天就来复盘一下我那天的经历，希望能给正在求职路上的宝子们一点点参考，让大家少走一些弯路，早日拿到心仪的Offer。

面试当天我是早晨九点的第一场，说实话，为了这场面试我准备了快两个月，各种刷题、看面经，感觉自己都快魔怔了。每天早上起来第一件事就是打开LeetCode，晚上睡觉前最后一件事还是在看面经。结果前一天晚上还是紧张得没睡好，翻来覆去烙饼到凌晨两点才勉强睡着。早上七点闹钟一响，我立马就从床上弹起来，灌了一大杯冰美式，感觉心跳都漏了半拍。然后开始最后一遍过我的自我介绍和准备好的Behavioral Question。八点半，准时打开电脑，检查网络，把摄像头角度调了又调，生怕自己脸上哪个痘痘被面试官看到。然后开始静坐，心里默念STAR框架一百遍。真的，那种感觉就像是上战场前的最后准备，心跳得飞快，手心都在冒汗。我甚至还对着镜子练习了好几遍微笑，生怕自己看起来太紧张，给面试官留下不好的印象。不得不说，面试前的心理建设真的太重要了，不然很容易一上来就乱了阵脚。我当时还特意准备了一杯水放在旁边，万一紧张到说不出话，还可以喝口水缓解一下。

九点整，第一轮Technical Round准时开始。面试官是个很nice的白人小哥，金发碧眼，笑起来很阳光，让我稍微放松了一点。简单寒暄之后，他直接就甩给我一个链接，打开一看，是个在线的SQL编辑器。题目是关于Apple Music的，给了好几张表，包括用户表、歌曲表、播放记录表、订阅表等等，让我计算过去三个月新用户的LTV。看到LTV我就知道这题不简单，绝对不是简单的JOIN和GROUP BY能搞定的。我先是深吸一口气，告诉自己别慌。然后开始仔细分析题目，把问题拆解成几个小步骤。我先是用WITH创建了好几个临时的表，把用户的订阅记录、付费记录、还有用户来源渠道都整理清楚。中间用到了窗口函数来计算每个用户的连续订阅月数，说实话，写到一半的时候我真的有点绷不住，逻辑太绕了。踩过坑的人都知道，这种复杂的SQL query，只要错一个地方，整个就跑不通。我当时脑子里全都是各种JOIN的组合，LEFT JOIN, INNER JOIN, FULL OUTER JOIN，感觉自己就像一个数据库，在疯狂地检索信息。我还特意加了一些注释，向面试官展示我的思路，让他知道我不是在瞎写。最后，磕磕-绊地写出来了，跑了一下，结果居然对了！我当时心里那个激动啊，简直想跳起来。面试官还追问了几个关于如何优化查询效率的问题，比如“如果数据量再大十倍，你的这个query会遇到什么瓶颈？”“有没有考虑过用索引来优化？”。幸好我提前准备过，不然真的要寄。我当时就举了几个例子，比如在哪个字段上加索引，或者用物化视图来提前计算好一些结果。我还提到了可以对表进行分区，来提高查询速度。我还补充了一句，如果数据量真的非常大，我们甚至可以考虑用Spark SQL来处理，这样可以利用分布式计算的优势。感觉面试官对我回答还算满意，点了点头，然后就结束了第一轮。整个过程大概持续了50分钟，我感觉自己像是打了一场硬仗，浑身都湿透了。

第一轮面完，我感觉身体被掏空。中间有一个小时的休息时间，我随便吃了点东西，然后就躺在沙发上放空自己。真的，面试是个体力活，也是个心理战。你不仅要懂技术，还得有强大的心理素质。我当时满脑子都是刚才那道SQL题，生怕自己哪里写错了。我还偷偷上网查了一下LTV的计算方法，发现自己的思路大体上是没错的，这才稍微松了一口气。不得不说，这种高强度的面试，对人的精神和体力都是极大的考验。我当时就想，要是能拿到offer，我一定要去大吃一顿，好好犒劳一下自己。我还给我妈发了个微信，告诉她我第一轮面完了，感觉还行，让她别担心。真的，家人的支持是我求职路上最大的动力。

下午一点，第二轮面试开始。这轮是个印度裔的小姐姐，看起来就很精明干练，一上来就气场全开。她先是问了几个Behavioral Question，比如“你最有挑战的一个项目是什么？”“你如何处理和同事的意见分歧？”“你为什么想来Apple工作？”。我全程都努力套用STAR框架来回答，尽量让自己的回答听起来有逻辑、有条理。然后，重头戏来了，一个关于Python的Case Study。题目背景是，Apple想要推出一个新的功能，比如在Apple News里加入一个“为你推荐”的模块，需要评估这个功能可能带来的影响，让我设计一个AB Test的方案。我当时心里就咯噔一下，这不就是我最薄弱的环节吗？我硬着头皮开始分析，从确定核心指标（比如CTR, CVR），到如何划分实验组和对照组，再到如何进行假设检验。小姐姐在我讲的时候，会时不时打断我，问一些很细节的问题，比如“你觉得这个功能的上线会对DAU和MAU产生什么影响？”“如果让你来评估这个项目的ROI，你会怎么做？”“你如何确定实验需要跑多久？”。整个过程我感觉自己就像在走钢丝，生怕哪句话说错了就满盘皆输。我当时就提到了要考虑用户的留存率，以及这个新功能可能会带来的网络效应。我还提议可以用一些更高级的统计模型，比如Causal Inference来更准确地评估这个功能的效果。我还提到了要警惕“新奇效应”，就是用户刚开始可能会因为好奇而频繁使用新功能，但时间长了热情就会消退。所以，实验需要跑足够长的时间，才能得到一个比较可靠的结果。我还提到了可以用CUPED（Controlled-experiment using pre-experiment data）来降低实验结果的方差，从而减少实验所需的时间。最后，她还让我用Python写一个简单的函数，来模拟用户行为数据的生成。这个倒是没那么难，主要就是用pandas和numpy生成一些随机数。我当时还特意加了一些异常处理的代码，来显示我的代码鲁棒性。我还写了单元测试，来保证我的代码是正确的。面完之后，我真的是筋疲力尽，感觉自己这辈子的脑细胞都用完了。真的，Apple的面试官都非常专业，他们不仅看你的技术能力，更看重你的思维方式和解决问题的能力。他们想要找的，是能够真正解决问题的人，而不是只会刷题的机器。

总的来说，Apple的DS面试，Technical Round的难度真的不小，SQL和Python是必考项，而且绝对不是随便刷几道题就能应付的。他们非常看重你解决实际问题的能力，以及你对业务的理解。Behavioral Question也同样重要，他们想找的是能够很好地融入团队，能够清晰地表达自己想法的人。我感觉自己这次面试，虽然有些地方答得不是很好，但总体上还是发挥出了自己的水平。希望我的这点经验，能给正在求职路上的你一点点帮助。求职之路漫漫，大家一起加油！

干货清单来了，宝子们赶紧收藏：

1. SQL, SQL, SQL! 重要的事情说三遍。窗口函数、CTE、各种JOIN操作一定要滚瓜烂熟。推荐大家去刷LeetCode上的Hard题，真的有用。另外，对于数据库的底层原理，比如索引、事务、锁，也要有所了解，这样才能写出更高效的SQL。面试的时候，可以主动跟面试官聊聊你对查询优化的理解，会非常加分。比如，你可以跟面试官讨论一下B-Tree和LSM-Tree的区别，以及它们各自的适用场景。
2. Python不能只会写算法。数据分析相关的库，比如pandas, numpy, scikit-learn，一定要非常熟练。能够从头到尾独立完成一个Case Study的分析。Kaggle上的项目是很好的练习材料，可以多去看看别人的代码，学习别人的思路。另外，对于一些常用的Machine Learning模型，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林，也要有所了解，知道它们的原理和适用场景。最好能自己动手实现一遍，这样才能真正理解它们的内涵。
3. AB Test是DS面试的重中之重。从实验设计到效果评估，整个流程都要了然于胸。相关的统计学知识也要补起来，比如假设检验、置信区间、p-value的计算。推荐大家去看看《Trustworthy Online Controlled Experiments》这本书，绝对是AB Test的圣经。面试的时候，一定要表现出你对实验严谨性的重视，比如如何保证样本的随机性，如何避免A/A Test的偏差等等。你还可以跟面试官讨论一下多重检验的问题，以及如何用Bonferroni correction或者FDR来控制family-wise error rate。
4. 业务sense很重要。面试中遇到的问题，一定要结合业务场景去思考。多了解一下公司的产品和商业模式，比如AARRR模型，可以帮助你更好地理解问题。面试前，可以多看看公司的财报和新闻，了解一下公司最近的动态。这样，当面试官问你“你对我们公司的产品有什么看法？”时，你才能言之有物。比如，你可以分析一下Apple的生态系统，以及它是如何通过硬件、软件和服务的结合来锁定用户的。
5. Behavioral Question千万不要掉以轻心。提前准备好自己的故事，用STAR框架组织好语言。自信、有条理地表达自己，会非常加分。可以找朋友或者同学mock interview一下，提前感受一下面试的氛围。另外，对于“你最大的缺点是什么？”这种经典问题，一定要提前准备好一个比较真诚又不会给自己挖坑的答案。比如，你可以说自己有时候会过于追求细节，导致项目进度有点慢，但你正在努力改进，学会更好地平衡效率和质量。
6. 刷题！刷题！刷题！除了LeetCode，Kaggle上的项目也可以多看看，对于提升自己的实战能力非常有帮助。另外，Glassdoor上的面经也要多看看，可以了解一下最新的面试题型和面试风格。但是，刷题只是手段，不是目的。最终的目标，是提升自己解决问题的能力。希望大家都能在求职的道路上一帆风顺，早日拿到心仪的Offer！

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