我在 2026 年 2 月走完了 Airbnb 的 DS 面试 loop，岗位是 trust and safety 方向的 mid-level DS。整个 loop 是三轮技术 + 一轮 behavioral，每一轮考点都不一样。我拆开讲。
Round 1：SQL 这是真 SQL 轮，不是热身。你会在共享环境里写 query。我遇到的题： Window functions：把最近 90 天内某个 region 里 guest 按 booking value 排名 一个多表 join 场景，涉及 hosts、bookings 和 listing attributes 一题需要 self-join，我完全没预料到
最大的建议：一步步写，边写边解释你在做什么。他们评分和你思考过程一样重，不只是最终 query。别闷头敲。
Round 2：Product/case analytics 给你一个业务场景，让你诊断并给建议。我的是：某个 region 的 host acceptance rates 在 4 周内下降了 8%。你会查什么，你会拉哪些指标，你会怎么建议？
这轮越懂 Airbnb 的产品越占便宜。你对供需动态、host 心理、marketplace 机制的直觉越强，你的诊断就越可信。泛泛地说“查季节性、查 bug”可以，但不加分。
Round 3：Stats / experimental design 很多人准备不够的一轮。我这轮出现的话题： 低频事件的 A/B test 的 power calculation（他们会追问 sample size 低你怎么处理） 一个不能做 A/B test 的政策变化，怎么用 difference-in-differences 来设定 Bayesian vs. frequentist 的框架题，偏对话，不需要证明
我觉得如果你日常工作里没怎么做 causal inference 或 experimental design，这轮会比 SQL 更难。
Behavioral： 标准 Airbnb 价值观问题，论坛里其他帖子也写过。准备一些 impact story，最好是你如何基于数据影响 stakeholder，而不只是自己做分析。
Offer： 我拿到了一个相当于 L4 的 offer（Airbnb 的 DS 不一定都用 L）。Total comp 大概 $210k，是 Seattle-remote 的安排。我原本以为会按 SF 定锚，所以略低于我的目标，但整体还是不错。