最近有一位候选人在 Pinterest 的数据相关岗位面试中遇到了一道比较偏 统计 / 数据科学 的题目。这类题目在很多推荐系统团队面试中也很常见，比如 Pinterest、TikTok、Meta Ads、Google Ads 等团队。
整个过程大致是：
先进行简单寒暄，然后面试官给出一个统计问题，让候选人解释概念，并讨论如何在数据分析或实验评估中使用。
面试题原文
A Delete-d cluster jackknifed sample is created by filtering out (deleting) clusters of data, and where d is the percent of clusters removed at random.
中文题目（通俗版）
Delete-d cluster jackknife sample 是一种统计抽样方法：
从一组 数据 cluster（数据簇） 中，随机删除一部分 cluster，
其中 d 表示被删除 cluster 的比例。
问题通常会延伸为：
如果我们想用这种方法来 估计模型指标或统计量的稳定性，
应该如何构建 sample？又如何利用这些 sample 来计算结果？
面试现场过程还原
面试官先简单确认候选人的背景，然后直接给出了这个问题。
候选人先停顿了一下，确认问题的含义：
“这里的 cluster 是指 group sampling 吗？比如用户群、session 或 query 级别的数据？”
面试官点头确认，并补充：
“对，可以理解为 group-level sampling。我们不是删除单个数据点，而是删除一整个 cluster。”
候选人开始解释自己的理解：
Delete-d jackknife 是一种 resampling method（重采样方法），
和 bootstrap 有些类似，但它不是有放回采样，而是通过 删除部分数据来构造新的 sample。
候选人接着举了一个例子：
假设我们有 100 个 cluster，例如：
- 100 个用户
- 或 100 个 query group
如果 d = 10%，
那么每次随机删除 10 个 cluster，剩下 90 个 cluster 组成一个 sample。
面试官继续追问：
“那我们为什么要这么做？”
候选人回答：
这种方法通常用于 估计统计量的 variance 或稳定性。
比如：
- CTR
- 模型 AUC
- 推荐系统指标
我们可以：
- 随机删除 d% clusters
- 重新计算指标
- 重复很多次
- 看这些指标的分布
如果指标变化很小，说明模型结果稳定。
面试官听到这里基本满意，然后继续追问一个更实际的问题：
“如果是 Pinterest feed ranking，你觉得 cluster 应该怎么定义？”
候选人给出了几个合理答案：
- user-level cluster
- session-level cluster
- query-level cluster
并解释：
在推荐系统中，如果我们按 impression level 删除数据，
可能会破坏数据的依赖结构。
所以通常会 按 user 或 session 作为 cluster。
面试中的一个简单示例
假设有如下 cluster 数据：
Cluster1: 100
Cluster2: 200
Cluster3: 300
Cluster4: 400
Cluster5: 500
如果 d = 40%
随机删除两个 cluster：
Cluster2
Cluster5
剩余 sample：
Cluster1
Cluster3
Cluster4
然后重新计算统计量。
重复多次即可得到：
- mean estimate
- variance estimate
这类题目考察什么
Pinterest 这类公司问这种题，一般是在考察几个能力：
第一是 统计基础
是否理解 resampling、jackknife、bootstrap 等方法。
第二是 推荐系统数据结构理解
是否知道 cluster sampling 为什么在推荐系统里很重要。
第三是 实验评估能力
是否能解释如何用这些方法估计指标稳定性。
很多候选人其实算法能力不错，但如果没有做过 数据分析 / A/B test / 推荐系统评估，就很容易在这种题目上卡住。
csoahelp 的真实面试辅助
这次 Pinterest 面试过程中，候选人其实一开始对 jackknife sampling 的概念不是特别熟悉。
在 csoahelp 的实时辅助中，我们帮助候选人快速回忆：
- resampling 方法的核心思路
- cluster sampling 在推荐系统中的作用
- 推荐系统评估常见统计方法
候选人最终能够完整解释思路，并顺利完成这一轮讨论。
这类 Data / ML / 推荐系统面试题，其实在 TikTok、Pinterest、Meta Ads、Google Ads 团队中都非常常见。
如果你正在准备：
- Pinterest 面试
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很多候选人靠这些真实题库，成功拿到了 Pinterest / TikTok / Meta 的 offer。
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