大概两个月前走完了 Atlassian 的 DS 面试 loop。目标是 product analytics team 的 mid-senior DS 岗。记录一下，因为 Atlassian 的 DS 流程和 SWE 流程真的不一样，而且我找不到足够针对它的资料。
流程结构（4 轮）： recruiter screen（30 分钟，标准） SQL + analytics 轮（60 分钟） product sense / case 轮（60 分钟） stats / methodology 轮（45 分钟） behavioral 轮（45 分钟）
对，是 5 轮不是 4 轮，他们事后才改口。
SQL 轮： 这是最 technical 的一轮。window functions、CTEs、复杂 group-by。有一道题是：给你一张 Jira issue events 表，计算每个 issue type 在不同 project 下的平均 time-in-status。你得考虑 state transition，而不只是直接聚合。如果你没写过用 lag/lead window functions 来算状态停留时长的题，建议专门练这个。面试官很乐意看到我按步骤一点点写，而不是一上来就想一次写完美。
product sense / case： 他们给了个场景：「某个用户 cohort 的 Confluence pages engagement 环比下降了 15%。带我过一下你会怎么调查。」纯数据排查框架题。我用了结构化拆解：按 page type、user type、traffic source、feature usage 做分层。他们想看系统性的假设生成，而不是一个单点猜测。
stats / methodology： A/B testing 是重点。什么时候用 t-test vs. Mann-Whitney，产品测试里怎么处理 novelty effects，你对 early stopping 的方法是什么。还有一道关于产品指标里的 selection bias，我觉得题出得很好。
整体难度： 中等偏难。比我面过的大多数 mid-level DS 岗都难。SQL 真的很复杂，不是只会「write a join.（写一个 join。）」就够，得专门准备。