数据驱动产品面试技巧
摘要：
mq面试必背知识点？数据产品经理应该具备哪些能力？有哪些推荐的书籍？作为HR，应该如何运用结构化面试筛选合适的候选人？mq面试必背知识点？解耦：我们看到，服务A强依赖服务B和C，当... mq面试必背知识点？
解耦：我们看到，服务A强依赖服务B和C，当服务B或者C挂掉后，会直接导致服务A的不可用，这显然不是我们所期望的。比如服务的最后一步是记录日志，但是该服务挂了，虽然日志服务和主流服务没有必然的业务联系，但是因为代码的耦合性过高，直接导致整个服务响应失败。
异步：***如服务A本身执行只需要10ms，服务B需要5ms，服务C（日志服务）需要1s。同样的，一个和业务本身无关的服务过长的响应时间导致了整体服务的响应超时。
削峰：***如由于服务C只是记录日志的，服务器配置较低，1s只能处理2000条数据，但是高峰时段，每秒的请求高达10万笔，过高的请求会导致服务器崩溃。
数据产品经理应该具备哪些能力？有哪些推荐的书籍？
基本能力要求：
具有较高的逻辑思维水平；
利用专业知识制定合理、有效的解决方案；
沟通对事不对人；
有效的时间管理；
良好的职业素养与清晰的职业规划。
不同行业的数据产品经理的能力要求不同，比如某社交产品公司要求熟悉数据源的使用，掌握SQL数据查询数据库能力，能独立的从数据库中查询、计算数据来完成分析；某电商公司对数据产品经理要求强大的产品推动力，关注结果与产品价值，出色的跨部门协调和问题解决能力，能承担较大的压力；从上可看出，不同行业不同的产品对数据产品经理的要求都不同，如果是去面试相关岗位，最好提前做一些针对性的准备。
数据产品除了要懂一般产品经理要懂的知识外，还要懂数据相关的技术，比如说数据仓库，机器学习数据挖掘，大数据框架或者常用的数据开发工具hadoop、hive、spark等等这些，所以可以看看这些方面的书。《产品经理必懂的技术那点事儿：成为全栈产品经理》这本书应该算是必读书吧。
作为HR，应该如何运用结构化面试筛选合适的候选人？
结构化面试是HR招聘的首选，它能较全面地反映出应聘者的综合素质能力。
结构化招聘的极致表现是不仅要招到人，更要招到合适的人。如何用结构化的手段招到合适的人，我认为通常包含了三个层面的匹配，供大家参考：
人与组织的匹配
人与岗位的匹配
人与人的匹配
其中“人与组织的匹配”即个人价值观与组织价值观相符是核心。
“物以类聚，人以群分”并不是将人按等级划分开来，而是强调了价值观的重要影响力。
价值观决定了员工与组织是否在重要行为取向上保持一致。一个人可能因为公司的雇主品牌形象而选择入职，但如果个人的价值观与企业文化不匹配，带来的管理风险是不可估量的，尤其是中高层管理者，其价值观是否与组织匹配，甚至直接影响组织的人才决策风险高低。
价值观决定目标与取向
在日常招聘实践中，大多数HR遇到过类似的情况：
无论是社招还是校招，结构化面试都是比较有效的面试选才的方法和工具。结构化面试要遵循“STAR”原则：
“S”，即Situation，情景要素，在什么情况下。
“T”，即Time，时间要素，在什么时间。
“A”，即Action，行动方案，***取了什么行动。
“R”，即Results，结果呈现，获得了什么结果。
“STAR”是一个完整的逻辑闭环，“行为事例访谈法”是结构化面试最常用的方法，信度和效度都非常高。运用“行为事例访谈法”并遵循“STAR”原则，能深度挖掘应聘者在遇到困难或问题时的思考方式、行为模式和产生的结果。环环相扣，应聘者很难***。
社会招聘时，针对应聘者过去的工作经验中的关键***、项目经历，以“STAR”的原则，进行“行为事例访谈”，挖掘出应聘者在关键***或项目经历中应担当的角色和实际担当的角色，判断其所***取的行动是否符合当时的情景，产生的结果与其行动方案有没有必然的因果关系。
比如，我们在招聘一名财务总监时，从简历上看到其有推动一家公司上市的经历，作为HR，一定有几个问题要问到：
1、（S）公司上市前的财务规范状况如何？
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