各位大大晚安～ 前年2018年也有发过一篇数据分析求职面试心得文 去年年底，刚好也经历转职面试，就顺手更新一下 大概分享一下这次面试的经历及目前对於数据分析的职位看法 Medium好读版：https://reurl.cc/V6EoZn （文长渗慎入） 因为前公司业务方向改变，以致於我开始有了找新工作的念头，大约从2019年末（10月开始）陆续开始投履历，一样稍微纪录一下这次面试的过程与经验分享。 ＜背景及经验＞ 求学经验前年面试时已经写过了，还没看过的也可以先看这一篇文章。 近一份工作主力以Python作为开发工具；包含数据分析、Tensorflow、Django後端API串接。 ＜近期专案简述＞ 主要就是最近一个工作所做的专案，也就是这次面试的武器～ 1. 客户生命周期价值预测分析 (1)利用顾客过去交易纪录，透过隐藏马可夫链进行顾客交易机率预测。 (2)进而使用 Tensorflor 及 Keras 套件进行神经网路深度学习,预测顾客未来净利金额。 (3)将模型预测分析结果存回 MySQL 资料库,并透过 Django API 传送资料至前端网页呈现。 2. 视觉化BI决策系统 (1)设计视觉化 UI 系统介面,并透过 Python 串接 SQL Server 之企业营运财务历史资料,加以计算整理。 (2)与合作厂商资料串接及讨论画面排版;协助厂商架设视觉化系统网页,并适时追踪进度。 ＜履历投递＞ 与之前基本上差不多，选择还是科技公司、软体业、新创公司为主。 投递的平台也是以104及Yourator为主，还有公司本身的招募系统。 话不多说，直接进入面试过程及结果。 ＜面试及结果＞ 1. 大学生交友社群平台_data analyst 结果： 这个职位从我大学还没毕业要开始投履历就有，去年也有投过，但连续两年都是被寄感谢信。 後来从猎人头打听到，听说要求学历高、还要有即战力，对於要看学历这件事，我被刷掉也是不意外。 2. 台湾旅游比价平台(新创公司)_资料科学家 面试： 直接面对data部门主管，主管对於该职位的规划及工作内容相当明确，主要就是要做演算法推荐系统，所以大概聊了一下过去的专案内容之後，後面都是在讨论推荐系统的作法；本身对於推荐系统较为陌生，大概了解方法，但没有实际经验，所以…… 结果： 不太意外，以感谢信作收。但整体回覆速度都很快，不会让人等待，面试过程也算是学到了一课，主要是主管对於项目很清楚，也很了解要什麽样的人。 3. 台湾线上教育平台_资料工程师 线上填写资料： 先透过该公司的招募系统，填写线上履历，只能说非常的详细，也问得很深入，由此可知此公司，所需要的人才要非常具有想法及独立思考的人。 线上测验： 收到履历後过几天就收到线上测验通知，马上约了时间进行线上测验。 时间约莫1个小时，有点忘记多久。该公司会在排定时间寄送题目给你，然後在时间内写完，上传至Github上。 题目有四题 1. 第一题是字串反序排列，不得使用套件。 2. 第二题 请写一个程式，Input是一个数字，Output是从1到这个数字，扣除掉3的倍数及5的倍数，但是需保留同时是3和5的倍数的总数字数。 3. 第三第四题都是逻辑题。 (题目过长，请到网页版看) 面试： 该天面试约两个小时，前面还是纸笔测验，包含SQL和逻辑题。 时间大概是半小时，写完之後会有人跟你讨论作法，还有问说为什麽是这样思考的。 再来就是问专案经验跟实际开发经验。 结果： 感谢信，後来再一次分享会上，有遇到面试我的人，有聊了一下当初没有录取之原因，主要是因为工作内容会需要与前後端串接，所以需要有网页经验的人，另外也有面试者比我有经验。 4. 国际旅游票卷平台_data analyst 线上测验： 当初投递好像是透过Linkedin投的，有点忘记。 後来就收到HR寄来的线上测验网址，大概也是一个小时。 题目包含一题演算法、两题的SQL。其中一题SQL是时间排序等比较复杂。 结果： HR寄信说未通过测验… 5. Google Cloud代理商_数据挖掘工程师 面试： 直接面对香港及台湾的总经理，面试当天在办公室利用视讯，还同时跟新加坡的工程师同步，主要是由工程师问相关技术问题； 总经理们後续就是问人格特质的问题及可不可到海外工作等问题。 该公司主要就是协助企业导入google cloud的相关方案，再由数据工程师，协助架构data flow等，有点像是顾问的角色。 结果： 等了很久没有结果，有寄信去问HR，但HR直接把信转寄给两个老板，就再也没有消息了。 6. 台大教授的教育游戏平台_Data Engineer 面试： 投递履历後，不到两天就约面试了，当天有先技术测验，之後就是直接与工程师review专案，到一半HR有进来一起听，後面就是HR问相关问题。 术科测试： 给了3个dataset，做指定的资料整理及运算出指定数字。 结果：感谢信… 7. 台大医院及清大共同的医疗研究新创公司_Data Engineer 术科测验： 在PTT上看到的，投递履历後，不到一天就邀请进行线上测验。 题目是爬取博客来前100名的书的资料，包含书名、作者、分类等。 最後要你算分类的统计量。还有找到前5％折扣的书籍。 面试： 直接与工程师聊技术，中间还有几个逻辑演算法的讨论。 结果： 感谢信，但我感觉是因为要求稍微高一点，而且是做影像辨识，也是比较陌生的领域。 8. 新加坡电商，目前台湾最大的拍卖APP_Data Engineer 第一次面试（电话）： 唯一一间面试了三轮的公司，但每次都很快，30分钟到一个小时。 第一次是HR打电话来，大概问一下找工作的原因，预计什麽时候换工作这样。 就直接约去公司和部门同仁面试了。 第二次面试： 第二次是到公司与部门同仁和小主管面试，主要就是聊了做过什麽商业专案，有考一题商业逻辑题。 ＞忠孝东路的顺成面包店，请预估它一个月的营业额？ 第三次面试： 与部门主管面试，大概都是聊人格特质的问题，也是没有聊很久，就结束了。 结果： 这间算是我面试完，觉得非常有希望的一间，工作内容也就是很单纯的商业分析。 只是最後也是收到HR的感谢信…… 9. 台湾直播APP_Data Engineer 线上测验： 这间是朋友内推，朋友就在他们的data部门，稍微聊过之後，就决定投定履历试试看。 线上测验也是2题SQL＆1题逻辑运算题；题目偏简单，好像是写1个半小时，我写不到1小时就写完了。 结果： 交完线上测验後，隔天就收到HR的面试邀约，但已经有拿到其他offer就拒绝了。 10. 新加坡博奕软体公司_data analyst 第一轮面试： 透过线上投递系统投递履历，大概10天之後就收到HR的面试邀约。 第一轮面试是HR的电话面试，因为是电话面试，所以HR会在约好的时间打电话给你，主要就是自我介绍、为什麽想到新加坡工作、之前大概做什麽工作。 主要不要邪魔歪道，Singlish听得懂基本上应该就没问题了。 第二轮面试： 当天最後就约了第二轮线上视讯面试的时间，在一个礼拜後。 第二轮偏技术面试，主要就是聊之前做过什麽，还有请你解释演算法。 接下来就是30分钟的线上coding测验。 但他会关萤幕，也不用分享萤幕，只有时间到之後才请你分享萤幕，然後解释程式及分析内容。 第一题是给你一组资料，做预测。 第二题是A/B test，给你两组model的预测率及相关数值，请你解释两组模型哪组好。 算是偏基础统计分析。 第三轮面试： 第二轮结束後，隔天HR就寄信邀约第三轮面试，并提供相关公司文化的资料。 第三轮为部门主管面试，大概都是人格特质及面对问题的处理方式，还有公司文化的问题。大概45分钟就结束了。 结果： 隔天就收到HR的讯息，恭喜我录取，跟我要一些基本资料，就寄offer letter来，询问是否要接受这个package。 後续就有专门的HR协助办理签证及相关手续。 大约是一月初拿到offer，後续有相关的reference check及签证所需文件，就依指示提供给HR。 大概是2月初HR就向新加坡申请工作签证，约2周後，就收到工作签证核发，也就准备前往新加坡。 ＜结论＞ 这次投递履历的时间点不算太好，刚好在各家公司年末结算之时，职缺其实偏少，真正有职缺的我相信也都是需要即战力(相对要录取就比较难)。 所以这次在台湾的录取率偏低，虽然有点气馁，但也更加了解市场需求。 经过两年AI人工智慧吵得沸沸扬扬，市场对於相关人才的需求越来越精准，开出来的条件也越来越高，只能说现在要踏入这个圈子，一定要有一定的水准及技术。 现在市场上对於资料科学家，主要分成三种领域： 1. 数值分析（商业分析，预测数值居多 2. 影像辨识（工业应用，影像分类 3. 文字NLP（舆论分析、文字分析 大概有这三种领域，後续才会分成是做资料工程(data processing)、网路爬虫、演算法、ETL运算等工作内容。 当然也是有一些职位是需要通包的。 建议对於上面三种领域，一定要有一块是比较了解或精熟的； 再来是对於资料流、分析流的掌握及了解。 最後当然还是需要有实作，才能够证明自己是有实战经验的。 感谢大家的收看，请多多指教，非常感谢～～ --

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