Think360.ai（Think Analytics）面试体验

以下是我在 2021 年 8 月的校园安置活动期间对 Think360 (FKA Think Analytics) 担任助理数据工程师的面试经历。

该公司有 4 个职位：数据分析师、数据工程师、 Python全栈开发人员、React UI 开发人员，工作地点在孟买。

第 1 轮（在线测试）：对于数据工程师档案，测试有一个中等难度的编码问题（可以用任何语言解决），一个 SQL 挑战 - 嵌套查询、连接的编码知识会有所帮助。它还有五个 MCQ，例如基本的 Linux运算符、ETL 操作、流水线和 DBMS 的基础知识，还有一些关于Python中的 DataFrames - Pandas 和 PySpark DataFrames 的开放式问题。

第 2 轮（技术面试）：总共 50 人入围第 2 轮（共 4 个配置文件）。

• 面试持续了大约40分钟。
• 面试官最初问了我一些关于我自己的问题，然后围绕我之前实习（数据科学）期间的项目提出了一些问题。
• 然后我被要求分享我的屏幕，主要围绕这些主题编写 SQL 查询——连接、存储过程、嵌套查询、模式匹配以及其他关于插入、删除等的基本查询。
• 还询问了 DBMS 和 OS 理论问题。
• 然后我被要求用Python编写代码，其中包括 DataFrames 和关于 Numpy 的问题。
• 此外，正如我也提到过 NoSQL 数据库，我被要求编写相同的查询。
• 然后面试官开始讨论我的其他项目。
• 最后，面试官问了几个HR问题，比如团队合作、领导力等，最后以“你有什么问题要问我吗？”结束。

提示：保持冷静并仔细聆听问题，并在编写代码时“大声思考”，以便面试官更好地理解您的方法。

第 3 轮（技术面试）：各专业近一半的学生入围本轮。

• 面试持续了20分钟，直接问我技术问题。
• 不得不详细解释项目，并被要求在我的实习项目中写一个涉及Selenium技术的代码片段（这里，他们不看语法，但看你对代码的理解程度。）
• 然后我被要求区分我在简历中提到的各种技术/语言。
• 然后他在聊天框中输入了一个代码片段，我应该为它输入输出（面试官也使用了异常处理）。
• OOPs 概念也在理论上和通过代码进行了测试。
• 没有针对任何个人资料进行专门的人力资源轮次。

提示- 充分了解你的简历，诸如为什么使用这项技术而不是其他技术之类的问题经常被问到，因此请注意，提前准备标准的人力资源问题，并在说话时保持自信。

最后，总共选择了 10 名学生（共 4 个简介），并在选择后一小时内发布了录取通知书。