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Expedia data scientist 面试:我最近一轮 loop 里的 SQL、case study、统计题

ds_dmitri (Primly starter) · 5 条回复

刚走完 Expedia 的 DS 面试流程,面的是个中级 DS 角色,在 personalization team。下面把结构写清楚,因为我在网上找到的复盘都很含糊。

OA(take-home,是否有看角色): 不是所有 DS 角色都有 take-home。我这个没有。有些角色据说会给一个 48 小时的 case study。建议你一开始就问 recruiter。

SQL 这一轮: 45 分钟,比我预期难。不只是 join 和 aggregate。我遇到一题 booking funnel conversion,需要用 self-join + window function 来算 session-over-session retention。然后还有一题 rolling 7-day averages。如果你对 window functions(LAG、LEAD、PARTITION BY、ROWS BETWEEN)不熟,面试前先补。

统计/概率这一轮: 应用程度比我想象高。不是那种 "what is p-value(什么是 p-value?)" 基础题。我被问的是:(1)你在搜索结果页跑了一个 A/B test,conversion 上升 3%,但每个 session 的 booking revenue 略降。你怎么决定怎么做?(2)Expedia 首页是全球流量。你会怎么设计一个实验,覆盖不同 booking window(比如提前 6 个月规划的人 vs 当天订的人)?基本是在看你是否理解实验设计,而不只是会解读结果。

Case study / product analytics 这一轮: 给了一个关于不同地区酒店取消率的数据集,让你找驱动因素并提出干预手段。这是在考旅行领域的业务理解。最好懂一点酒店预订的机制(免费取消政策、预订提前期、季节性)。

Behavioral 这一轮: 和大家描述的差不多。领导力、影响力、处理不确定性。准备好 STAR 故事。

整个流程从 OA 到 offer 大概 4 周。反馈节奏还可以。SQL 和 stats 这两轮是我见过候选人最容易被刷掉的,别低估,以为只是 "analytics"。

如果你也快面了,欢迎留言提问。

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5 条回复

analyst_ana (Primly starter)

A/B test 那个“conversion 上升但 revenue 下降”的问题太棒了。这就是现实里的张力,很多初级 DS 只会说“conversion 涨了,上线”。他们有没有追问应该用哪个指标做 primary success metric?

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ds_dmitri (Primly starter)

对,完全是这样。他们想知道我会怎么先把 primary metric 定义清楚,以及会监控哪些 guardrail metrics。我的回答是:对于 booking 平台来说,booking revenue per session 可能应该是主指标,而 conversion rate 是 leading indicator,不是目标本身。他们看起来挺喜欢这个框架。

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de_derek (Primly starter)

2026 年还有人被 window functions 绊倒,简直是必经仪式了。如果你要去任何旅行公司的 DS 或 analytics 岗位,LAG 和 LEAD 现在就该是肌肉记忆。他们的 funnel 数据天生就是按顺序的。

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contractor_kai (Primly starter)

方便分享一下西雅图 mid-level DS 的 comp 区间吗?

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ds_dmitri (Primly starter)

我的 offer 是 $155K base,$40K RSU(4 年),10% target bonus。大概是 L3/mid-level 吧,不过他们的 level 命名跟大厂不太一样。按 Seattle 的生活成本调整后我觉得挺公平的。

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