一、面试流程是什么样儿的？

1、Online Assignment

有些公司最开始会有一个Online Assignment，给你一到三天的时间完成。

然后是电话面试，问问你之前的经历，然后聊简历上的项目，最后会问一些概念性的问题。电话面试可能会考SQL，但一般不会考察实际操作，比如问你某个场景你会怎么处理。

2、现场面试

下一轮是现场面试，一般是4到6轮不等，涵盖的内容比较多，电话面试中考的东西可能会再考一遍。有的公司还会让产品经理面试一轮，看你和产品经理能不能合作得愉快，因为你在公司中合作得最多的就是产品经理。

现场面试会考数学的概率题，还有Product metrics，Product sense的问题。有的公司会考机器学习，有的公司会考一轮算法。关于编程技能，只要掌握Leetcode里Easy和Medium等级的题目就可以了。Data Scientist的面试不会涉及到Hard等级的题。

3、Case Interview

现场面试的两轮或三轮可能都会面Case Interview。在这里举两个Case Interview的例子。

【栗子1】

一个公司的核心指标是日活用户，而在过去的两周，这个指标降低了30%，面试官让你找出其中的原因。回答这种问题的关键点是要有框架和条理性，比较推荐的是从上至下，先制定High level的框架，再说具体的点并进行展开。你可以这么说，日活下降了30%，可能存在内因和外因，内因是公司内部的因素，外因是公司外部的、不可控的因素，这是一个High level的表述。然后说外因有哪些，比如现在是不是圣诞节期间，最近有没有什么新闻事件，转移大家的关注点。还可以分析用户的性别和年龄，是不是只有男性用户的指标跌了，或者是不是只有青少年的指标跌了。而内因方面，你可以说是不是网站有Bug，数据清理的过程中数据有没有Bug。对每一点进行具体的展开。

【栗子2】

你是一个共享单车公司的Data Scientist，现在你要和产品经理决定，接下来在哪些城市Launch新的单车项目。从High level上讲，共享单车包含两个元素，人和出行。人这一方面，每个城市人口的性别比例、年龄组成是我们要考虑的因素。比如可能老龄化严重的城市，骑单车的人数也相对较少。出行方面，可以考虑城市的环境、气候、地形等。比如伦敦经常下雨，有的城市的山地较多，这些可能会影响骑单车的人数。

二、面试前该做什么准备？

1、多看Techcrunch

Techcrunch上经常有一些科技新闻，比如什么公司发布了什么新的Feature，阅读这些新闻可以帮助我们提高Product Sense和Business Sense。有时候面试会被问到你最喜欢的App是什么，如果你平时经常读这些文章，就可以积攒很多的思考，有助于面试时说出有洞察的见解。

2、Networking

学会通过各种渠道与人建立联系。实习中遇到的同事就是很好的资源，比如你的同事跳槽了，如果他先前和你合作很愉快，他可能就可以内推你进他的公司。还可以去参加一些线下活动和Conference。很多公司会办一些Conference，有些学校也会办一些数据科学论坛，请的都是工业界的大牛做嘉宾，不仅可以学到知识，也可以和嘉宾或者参会人建立联系。在LinkedIn上也去主动加一些Recruiter，搜索目标公司的Data Scientist，加他们为好友，可以直接在LinkedIn上私信希望得到面试机会，也可以只是关注他们有什么动向，这样在面试中遇到了就有话题可聊，并且能让他们觉得你是真的对他们公司感兴趣。