来自微软面试官的Data岗面试真题和答题套路来咯~
美西时间周四,
来自微软的高级数据科学家&面试官
Omia老师给我们带来了一些极具代表性的
面试真题!
话不多说,赶快来看:
Product Sense和A/B Testing结合
Product Sense是数据岗和PM岗面试一定都会碰到的话题。在日常工作中,这两个岗位也是经常合作的同事。PM一般会指出一个产品,不管是在软件还是在App中,并为其定义。
这时,他们会有一些问题需要数据科学家做A/B Testing,从而得出数据的结论支持,这些产品或者Feature可不可行,能不能ship出去。为了更好的帮助PM做出决定,DS们也得用与之类似的思维方式去看待手中的数据。
回到Omia老师带来的FB面试真题:为了让你的回答结构比较清晰,最好使用MECE这个原则——
这是四大咨询公司考的Business Case原则,我们说的每一个点,不能有重合,但要包括所有的方面。
第一种答法是User Journey Map,想象一下用户从刚进页面,到完成公司想让他们做的动作之间,经历了什么。
第二种答法是User Segment,把用户分类。这一个做法有两种思路,分别是:
- 按照User Profile/Demographic Data,即用户本身的信息数据
- 按照Behavior Data,即公司收集的用户动作:你点了什么样的信息,在什么样的内容上停留多久,等等。
不论你选用哪一种,整理完数据之后,无外乎做ML模型,分析得出结论然后确定动作。
来自NETFLIX的真题
类似Evaluate a Feature的题,是注定会用到A/B Testing的。需要你注意的是这之前和之后的步骤。
来自LinkedIn的真题
很多情况下,给用户们分类,是最简单直接,也是最万能的思路。Business Application是常见的Follow Up问题,指的是公司可以怎样根据你的发现应用在业务中。
只要你了解公司的商业模式,根据具体的情形来分类用户,而且尽量找到性价比最高的解决方案,一般就可以搞定。
来自Google的真题
类似Investigate an Issue总是应该先把问题问清楚,比如这个Feature是怎么定义的的,有哪些数据点和Metrics。
发现规律了吗?
Product Sense答题: 框架>内容
Behavior Questions
与技术面试相反,如果你是因为BQ的原因而挂掉,那HR很难帮你重新安排一次面试,或者过一阵子再来。原因很简单,公司总归认为,要在短时内改变你的做事习惯和个人风格,与公司或者团队的文化相符,听上去就比较不切实际。
STAR策略你肯定听说过,但要准备什么样的故事呢?Omia老师建议了以下几个类别。当然,充分了解这家公司的价值观也是必须的。
目标是大厂数据岗位的你,
不妨了解一下
同样由Omia老师带来的——
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2021 CS秋招VO精讲
导师:Casey,Snap Inc Senior SWE
Data秋招冲刺与上岸秘籍
导师:Alan,Microsoft Senior Data Scientist
CS秋招面试备战指南
导师:Casey
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数据岗实战分析大讲座
导师:Omia, Microsoft Senior Data Scientist
数据科学实战讲座
导师:Alan
数据科学:人工智能讲座专场
导师:Alan
嘉宾导师:
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- Leo Liang,Coinbase Head of Machine Learning & Analytics
- Davy Wang,Tencent Cloud Chief Solution Architect
- Bin Liu,Pinterest Head of Creators Engineering
- Yichen Jia, Facebook Software Engineering Manager
- Joy Zhang,Airbnb Director of Engineering and Data Science
- Wei Xiao,LinkedIn Engineering Director
大厂面试官,助你夺秋招
嘉宾导师:
- Yue Zhang, Google 11年资Senior SWE, Hiring Committee 成员
- Jeff,LinkedInSRE Head
- Toby,Uber Freight Senior SWE
嘉宾导师:
- Jiayin "Melody" Zhang,小马智行pony.ai 美国Head of HR
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FLAGDream是一家来自硅谷的顶级在线教育科技公司,以帮助学员进入世界一流公司为使命。被业界称为 "在线教育界的Uber”,创始人兼CEO金一粟说,“我们就像Uber一样,将学员输送到他们想要去的目的地。”
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