一面
1. 自我介绍：个人专业学历背景及过往项目与岗位的匹配度；
2. 编程能力：围绕SQL与Python，侧重业务场景下的技术应用理解；
3. 简历追问：重点考察数据口径设计逻辑（指标定义、取数规则、口径一致性）、业务指标拆解方法论（从战略目标到落地指标的分层路径），以及工作成果的量化验证（数据如何支撑决策、驱动业务优化）；
4. 业务情景分析：结合供应链场景设计问题，考察逻辑分析、快速响应与业务感知能力。
二面
1. 简历深挖：围绕关键项目经验追问细节，验证经历真实性与能力匹配度；
2. 建模能力：针对本科模拟仿真模型，重点考察约束条件设计逻辑（业务/技术限制的识别与量化）、成果衡量标准（指标设计、数据验证方法）、优化改进思路（模型迭代的痛点识别与技术方案）；
3. 开放问题：以“司机配送效率优化”为题，考察供应链效率提升的底层逻辑（如路径规划、资源匹配、成本控制）、模型搭建思路及业务落地可行性分析。
HR面
1. Offer现状：了解当前求职进展，评估职业稳定性与岗位优先级；
2. base 地点：确认base地匹配度，保障长期留存可能性；
3. 个人情况：通过兴趣爱好等软性信息，评估性格与团队文化、岗位需求的适配性。
整体面试风格偏轻松，适合供应链与商科复合背景下的具备SQL/Python基础及模型搭建经验的同学冲刺。#互联网大厂 #美团 #商业分析
1. 自我介绍：个人专业学历背景及过往项目与岗位的匹配度；
2. 编程能力：围绕SQL与Python，侧重业务场景下的技术应用理解；
3. 简历追问：重点考察数据口径设计逻辑（指标定义、取数规则、口径一致性）、业务指标拆解方法论（从战略目标到落地指标的分层路径），以及工作成果的量化验证（数据如何支撑决策、驱动业务优化）；
4. 业务情景分析：结合供应链场景设计问题，考察逻辑分析、快速响应与业务感知能力。
二面
1. 简历深挖：围绕关键项目经验追问细节，验证经历真实性与能力匹配度；
2. 建模能力：针对本科模拟仿真模型，重点考察约束条件设计逻辑（业务/技术限制的识别与量化）、成果衡量标准（指标设计、数据验证方法）、优化改进思路（模型迭代的痛点识别与技术方案）；
3. 开放问题：以“司机配送效率优化”为题，考察供应链效率提升的底层逻辑（如路径规划、资源匹配、成本控制）、模型搭建思路及业务落地可行性分析。
HR面
1. Offer现状：了解当前求职进展，评估职业稳定性与岗位优先级；
2. base 地点：确认base地匹配度，保障长期留存可能性；
3. 个人情况：通过兴趣爱好等软性信息，评估性格与团队文化、岗位需求的适配性。
整体面试风格偏轻松，适合供应链与商科复合背景下的具备SQL/Python基础及模型搭建经验的同学冲刺。#互联网大厂 #美团 #商业分析
