我在 2026 年 Q1 走完了 Zoom 的 DS 面试，岗位是他们 product analytics 团队的 mid-senior。下面是整个流程以及他们具体在测什么。
HM phone screen：30 分钟。他们讲了团队范围（衡量产品参与度、session 质量、churn 信号），并问了我做过的最复杂的分析项目。这一轮不考 SQL 或 stats。
technical screen：两段各 45 分钟，连着进行。
第 1 段是 SQL。他们用虚拟白板，给了一个 schema，有 users、meetings、participants、events 几张表。题目难度逐步升级： basic：统计 4 月份 host 过至少 3 次 meeting 的去重用户数 medium：计算每个用户 cohort 的 meeting minutes 的 7 天滚动平均 hard：找出 session quality score 周环比下降超过 20%，并且连续 3 周以上的用户
hard 那题占了大部分时间。我用了 CTE 和 lag 窗口函数。他们不介意我边想边讲、边改。
第 2 段是 case/stats。他们描述了一个 A/B test 场景：Zoom 把新的 meeting UI 给 5% 用户上线，想知道是否提升了留存。让我带着他们走一遍分析思路。
我覆盖了：随机性检查、指标选择（7-day retention 作为主指标）、最小可检测效应、样本量考虑，然后是具体统计检验（proportions z-test）。他们追问：如果 treatment 组的设备分布不一样你怎么办（模拟混杂）。问题很好。
behavioral 轮：一轮，45 分钟。主要聊跟 PM 和工程师的跨团队合作。标准 STAR。
他们在意什么：SQL 窗口函数的深度；把 stats 决策讲给非 DS stakeholder 听的能力；以及对偏 consumer 的产品的直觉。「你会怎么跟 PM 解释这个」这个问题出现了两次。