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从2023 年秋季到 2024 年初,因为对裁员潮的恐慌 我开启了一次新的资料科学家面试旅程 在亚洲地区的各大科技公司 总共投递了 26 个职位的履历、实际拿到 2 封录取信 亲身感受到资料科学与数据分析就业市场 在海内外都依然是冰天雪地、找工作困难重重 以下文章将流水帐式地分享我面试的见闻 主要目的只是帮助你大致了解该公司面试可能会有什麽内容 如果你恰好要跟我面试相同公司的相似职位 多一分认识、就能少一些旁徨 更完整的文章以及更好读的排版在此: https://haosquare.com/data-scientist-2024-job-interview/ --- ## PayPay 软银与日本雅虎合资的电子支付公司,也是快速扩张中、积极聘用外国人 此职缺是 Product Science Engineer 从 A/B 测试、资料探勘、到机器学习建模都会涉及 整体是更研究导向的职缺 (同部门有其他机器学习工程师与资料工程师处理模型部署问题) 位於 Data Insights 部门,该部门的主轴可以到 PayPay 官网找部门介绍 面试流程:回家作业 -> 技术面试 -> 技术+案例分析面试 -> 主管与 HR 面谈 第一关:回家作业,给你 PayPay 可能会有的电子支付交易纪录,请你给出数据洞见。 主要考察三大面向: 资料探勘与商业逻辑、写程式能力+视觉化技巧、机器学习或时间序列预测模型 这关是线下审核,审核通过才会到下一关、见到第一位面试官 第二关:技术面试,我遇到的全都是非常典型且基础的统计与机器学习问题 例如过拟合、丢硬币机率、资料不平衡等等 有趣的是,这关的面试官问法非常「填空题」,好像一定要讲出他需要的关键字才能过关 例如聊 P-value 与显着水准的时候 我试着解释伪阳性错误,他坚持再问我这称为什麽错误 直到我讲出「Type-I Error」,他才放我走、进入下一题 第三关:技术+案例分析面试,一题要求你用 Python 跑模拟来算掷骰子机率 一题 SQL 考资料表 JOIN,然後案例的大意是「如何设计推荐系统」 案例这题面试官完全没给方向 丢给你情境(介绍 PayPay 现在遇到的某个推荐系统问题),剩下全部自由发挥 第四关:跟主管全都是聊行为面试问题;跟 HR 聊职涯问题与个人特质 最後他们给我 “No Culture Fit” 拒绝了(对我来讲就是不知道为什麽的拒绝) 从面试经验,我主观觉得他们想找十项全能的资料科学家 (ー ー;) 程式要写得漂亮、A/B Test 要精通、机器学习预测要熟、要懂推荐系统领域知识 除了这些硬技能,对商业嗅觉的要求也极高 近期 PTT 也有另一位网友分享 PayPay 资料科学家面试经验,值得参考 #1c9UDlUN (Soft_Job) --- ## SmartNews 日本有名的新闻阅读 APP,在美国也有团队,遇到的面试官来自美国跟日本都有 我遇到的流程是:第一关 Codility 线上考试 -> 第二关技术面试 -> 第三关与三位面试官 Back-to-Back Interview -> 後面我被拒绝了所以不知道 第一关 Codility:一题 SQL、一题 Python 题实作类似 NumPy 会有的简单计算、 然後有一堆选择题考统计与机器学习观念(大多都是课本有的经典问题) 第二关技术面试:问了很多 A/B Test 与指标设计商业问题 我最有印象的是我们花不少时间在聊 CUPED 与 Bayes A/B Test,有点硬派 第三关之一:聊我履历上的经历、也深入探讨其中他有兴趣的技术细节; 一题案例,在 APP 新增功能该怎麽验证成效、以及潜在风险 第三关之二:聊很多行为面试问题,压力处理、人际沟通等等 然後话锋一转又是一题案例分析,同样是新功能验证成效的题型 第三关之三:连续三题案例分析!包括用户增长、市场大小衡量、数据导向的产品设计 虽然最後被拒绝,SmartNews 的 HR 跟每位面试官都态度和善、是很棒的面试体验 被拒绝後写信询问,HR 还真的帮我向各面试官搜集回馈、给我建议,我十分感恩 --- ## Woven 这家我只有跟 HR 面谈一次就没下文了,所以就简单介绍面谈中我得知的该职缺讯息 Woven 是 Toyota 的子事业体 这个资料分析缺主要是针对 Arene 车用作业系统的资料平台 2024 年初这个资料平台还没正式上线,实际工作会是针对测试阶段的平台设计: 平台距离期望目标还有多远?如何设计成功指标并决定预期成长幅度?上线初期该看什麽指标? 该资料团队当时正在找视觉化专家,因为当时该团队没有 Dashboard、BI 工具或平台 所以对应徵者的 SQL 与 Python 要求会较高,候选人要有自己捞资料跟视觉化的能力 此职位不硬性要求日文,但有的话显然更好 因为主要客户就是 Toyota HR 原本告诉我(但我完全没经历到的)面试流程包括:SQL + Python 技术面试 考察视觉化与简报能力的 Take-home challenge、Culture fit interview --- ## Coupang 此职缺在台湾,属於产品设计团队(eCommerce Product),职等是 Staff(L6) 面试流程大约是:HR Screen -> SQL 技术面试 -> 好几轮技术与商业分析面试 -> 主管面试 -> Offer 这是非常让我惊艳的公司与团队,我面试过程遇到超多神人 有知名游戏平台超资深 PM、待过韩商巨头的资深资料分析师、叫车平台总监级人物、 世界前几大 MBA 毕业加上超猛外商资历的 PM 等等 现在(2024 年 5 月)还有看到台湾还在开资深的资料科学职缺 面试过程每位面试官(包括 PM)问的问题都是分析技术与商业价值讨论兼备 例如各种 A/B Test 的应用场景与潜在问题、Coupang 现有的优惠券策略案例分析 面试也很重视人格特质,包括工作步调、压力处理等等问题 最终有幸录取,不得不说从团队成员、到工作内容与职涯发展,是让我非常心动的 Offer 考虑个人职涯与生活综合考量,才忍痛拒绝 吹捧归吹捧,Blind 跟 Glassdoor 网站对这家的公司文化都有不少评论 推荐对这间公司有兴趣的朋友参考参考 --- ## Yahoo 应徵部门是 Global Consumer Analytics 工作内容环绕在 A/B Test,包括规划、验证、结果分析与回顾、执行行动策略 合作的 Stakeholders 可能在美国 我遇到的「回家作业」面试是准备分享自己随意选的专案经历,面试官在分享中考察: 问题架构方法、简报设计与摘要能力、商业影响力 Hiring manager 强调,考察的能力不只是挖掘出数据洞见 更重要的是如何转换成具体行动建议 这次面试中,我主观感觉此团队非常重视「问题解决能力」 关键字当然是麦肯锡、BCG 等等商业顾问技能 很白话的说就是「看到问题,马上知道要用哪几种框架来分析」的能力 --- ## Coca-Cola Bottlers Japan (CCBJI) CCBJI 跟可口可乐母公司是不同的,CCBJI 是主要负责生产销售的事业体 有独立的资料科学团队 期望工作内容很全能:除了典型的机器学习建模与数据分析 期望还要会涉及资料工程、前端软体设计、MLOps 初期面试会有 TestGorilla 平台上的 90 分钟线上测验 包含 SQL、Python、机率、统计学与机器学习,每个测验都是简单到困难的题目平均分布 我只在 TestGorilla 测过这一次 觉得它的题目不少、节奏偏快,容易写不完,想题目过程不适合在同一题苦恼太久 我遇到的两位面试官分别是资深的资料科学家+软体工程师、 以及机器学习博士+外商顾问经验的主管 (不同於我对可口可乐的刻板印象)我觉得是超强的资料团队 面试题目大部分是讨论我的经历 我会努力把自己的资历连结到对方提过想做的专案类型。 特别的是,主管还问了我的个人休闲嗜好 较为困难的是开放式的案例分析,大意是问如何衡量促销与广告的成效 我相信对方是针对我的因果推论经验而出这个题目,我个人都是环绕这个主题发挥 --- ## Agoda 面试流程包括:线上数理逻辑测验 -> 技术面试 -> 回家作业+案例分析面试 -> 部门主管最终面试 第一关线上测验很容易写不完! 千万要注意时间,我个人建议手边准备好 Excel 或 Google Spreadsheet 加速计算 面试关卡考察的能力面向满平均的: 机率统计、商业思维、A/B 测试、案例分析等等都会问到 尤其机率统计,建议简单复习一下网路上常见面试题 (像是各种掷骰子问题)来帮自己暖身 A/B Test 的面试题目很多,除了假设检定这些统计学以外 经常问到 A/B Test 的指标是否能跟「行动」连结、以及可能测不到的潜在问题 回家作业+案例分析的环节,我在面试结尾有特别问对方回馈 对方提醒我优先级排序(为什麽要先采用我的提案、不考虑其他的?) 以及潜在风险(罗列出自己可能有想到但是还没解决的问题) 这些是面试重视的面向 发个牢骚,跟定价有关的面试问题都好难 如果你刚好也面试到定价相关团队的职缺、又有心想提前准备的话 建议你想想看:Agoda 的订房或者各航空公司的机票,定价会怎麽随着时间变化? 最终在定价团队拿到 Senior Manager 的 Offer 能挑战主管职、我理解到的工作内容也非常有趣,觉得荣幸且感恩 但薪水低於现职,忍痛拒绝 --- ## Rakuten 第一关是线上程式能力测验,我个人遇到的内容跟 Glassdoor 上找得到的一模一样 如果你近期要面试这家,请务必尝试搜寻历史考题 第二关,跟两位资料科学家聊我的经历,他们很重视技术细节 所以聊了特别多 A/B Test 的实作问题、还有因果推论的方法与背後假设 然後我就被拒绝了,即使我觉得我在第二关应该没有搞砸什麽 --- 如果你跟我一样热爱资料科学,我也亲自体验到就业市场的寒冷 但我仍希望我们能一起长期、持续、不灰心地努力 这样下次好机会飞来的时候,才能顺利接到它 --
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 101.12.29.193 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1716136384.A.C9C.html
1F:推 lukelove: 推 05/20 00:51
2F:推 lukelove: 所以取得两个offer 但仍继续留在原职位罗? 05/20 00:53
对,有幸还没被裁,我评估自己目前更需要在现职多多学习 ※ 编辑: AgileSeptor (101.12.29.193 台湾), 05/20/2024 01:00:22
3F:推 zys: 投24个有8个面试 这样不是算很厉害了吗?为什麽叫急冻的市场 05/20 01:08
4F:→ zys: 喔看错是26个 05/20 01:09
5F:推 xavierqqqq: 推 05/20 01:10
6F:推 jlhc: 感谢分享 不过这个应徵/面试比例我也不觉得是急冻 05/20 01:34
7F:→ WilliamLFY: 日商面试和标准真的很谜 05/20 01:47
8F:→ WTS2accuracy: 面试机会和急冻与否不完全相关吧 05/20 02:01
9F:推 Saaski: push 05/20 02:02
10F:→ WTS2accuracy: 这心得我看来急冻也合理啊 费时找一轮也只能蹲原职 05/20 02:03
11F:→ WTS2accuracy: 有缺有offer 但都比现职差不值得跳 也算很冻了吧 05/20 02:03
12F:→ WTS2accuracy: 当然如果你要怀疑是原PO能力问题 那我无话可说 05/20 02:04
13F:推 pttnowash: 推 05/20 08:14
14F:→ pttnowash: 结论: 我这麽强都只有两个offer 你们非神人就别了 05/20 08:14
自己够不够强,亲自面试过确实会有深刻体会 文中其中两个缺,我有在领英找到後来到职的人 那个资历跟硬技能,都让我被刷掉心服口服 明确认知自己能力不足也是出来面试的收获 我也同意自己在文中写市场急冻或许过於主观、草率 但分享的初衷只是希望未来的相似应徵者可以搜寻得到 就像我过去一直在 PTT 获得很多重要资讯一样
15F:推 alihue: 这两年接受跨海面试的大公司缺,求职者都是几百个起跳很 05/20 08:30
16F:→ alihue: 竞争,而且还不乏 level 1 的求职者,因此无缘无故被拒很 05/20 08:30
17F:→ alihue: 正常,人才太多了 05/20 08:30
18F:推 zonppp: 现在的职缺真的少得可怜 05/20 09:16
19F:→ libitum: 缺少人多 还有一堆对资料分析有兴趣的人要进来挤 05/20 09:35
20F:推 hegemon: 前段时间一堆读经济统计精算的全部都往资料科学挤呀.... 05/20 09:59
21F:→ hegemon: 现在这批差不多都要毕业出来了 05/20 09:59
22F:推 qk3380888: 好强 05/20 10:29
※ 编辑: AgileSeptor (49.216.52.198 台湾), 05/20/2024 10:46:44
23F:推 k798976869: 强 有2个 05/20 10:40
24F:推 unmolk: 推 感谢分享 05/20 12:41
25F:推 vuncent: 强 正向思考推 05/20 13:24
26F:推 qazwsx12: 推分享 05/20 13:28
27F:推 Guoyixiang92: 推分享 05/20 14:47
28F:推 ghytrfvbnmju: 推 谢谢分享 05/20 15:10
29F:→ TSMCfabXX: Rakuten 印象中早上八点要早点名听高层谈话还甚麽的 05/20 15:18
30F:推 transforman: 推强者 05/20 17:22
31F:推 melancholy07: 推分享 05/20 17:45
32F:→ dailylily: 毕竟资料科学不是只有写程式,经济统计在其他部分更有 05/20 17:50
33F:→ dailylily: 优势,当然就成为求职选择啦 05/20 17:50
34F:推 holebro: 可乐好夸张 竟然还要做前端 05/20 19:14
35F:推 ohyeaaaah: 推,谢谢经验分享 05/20 20:31
36F:推 emilylyh: 推 05/20 20:58
37F:推 NUKnigel: 推 05/20 22:11
38F:推 viper9709: 好多日本公司... 05/20 22:56
39F:推 leocoolboy16: 推推 原po过往面试经验分享使我受益良多 05/20 23:19
40F:→ eva19452002: 不是说资料科学是第一波被AI取代的职位吗? 05/21 05:24
41F:→ DrTech: 感觉原PO的描述,比较像BI方面的专业耶。 05/21 08:02
42F:→ DrTech: 没看到原PO背景。近几年的资料科学家,大厂都要有domain强 05/21 08:05
43F:→ DrTech: 相关经验。可稍微思考一下,是否要经营一些专长domain,工 05/21 08:05
44F:→ DrTech: 作发展会更顺利。 05/21 08:05
谢谢 e 大跟 d 大的回馈, 怪市场不好的确是被动的 也是该思考自己究竟是能力不足、还是技能根本不符合市场需要 (或许我自以为的技能确实很快会被 AI 取代)
45F:推 NTU5566NTHU: 推推 05/21 11:08
46F:推 luweber88: 推 之前面过日本公司 只能说薪水有够可怜Zzz 05/21 21:52
47F:推 cmelo1515: 推 面过其中三家 真的硬 05/21 21:57
48F:推 fx600: 推,谢谢分享,不过要是能有薪资大略范围就更完美了 05/22 09:26
※ 编辑: AgileSeptor (61.231.189.208 台湾), 05/22/2024 23:31:26
49F:推 a123232: 推 05/24 09:09
50F:推 aria0520: 推推~ 05/24 22:02
51F:推 mjomjo: 推 05/25 02:04
52F:推 andy9595995: 推分享 05/25 08:00
53F:推 jay123peter: 推 05/26 02:01







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