Apple 如何面試資料分析師

應徵者分享的是 Apple 的工程職位面試，而非分析師面試；據稱，每個團隊都會自行安排面試，因此以下架構是 Apple 面試風格的指南，並非分析師的實際面試輪次。初步篩選、居家作業、個案、行為面試與現場面試是本頁的準備類別，並非 Apple 的面試輪次名稱。

• 從一開始就鎖定團隊。應徵者從一開始就是針對特定團隊接受面試：招募人員、初步篩選及現場面試小組全都隸屬於所申請的團隊，而問題也會對應該團隊的實際工作。
• 據稱的工程職位流程。先由招募人員或招募主管進行初步篩選，接著有一至三輪技術篩選，再於同一時段集中進行包含程式設計、系統設計及行為面試的現場面試，總計四至七輪。對分析師而言，技術篩選自然可能是 SQL 或個案討論，但這只是推論。
• 據稱的現場面試。有些應徵者表示，現場面試約有六至八輪，由未來的團隊成員參與，每輪有一至兩位面試官；若回饋持續低於標準，招募主管可在大約第四輪後提早結束現場面試。
• 據稱的收尾流程。面試小組進行綜合討論、職級評定及人力名額確認，之後才會發出錄取通知。

應徵者表示，資深面試官會自行擬定與團隊實際工作相關的問題，行為面試的比重高於程式設計面試，而且 Apple 很重視動機，比起過程或結果，更在意應徵者為何想要這個職位。對分析師而言，這表示應做好兩項準備：了解團隊實際使用的資料與所做的決策，並針對想參與這些工作的原因，準備誠實而具體的回答。

一般而言，資料分析師面試會評估：

• SQL 與資料清理。連接、彙總、視窗函數，以及在製作報告前找出重複值與空值；據稱，程式設計面試會使用 CoderPad，因此應練習在共享編輯器中作答。
• 指標與儀表板。精確定義指標，並了解指標何時可能造成誤導。
• 溝通分析結果。將結果轉化為決策，並向據稱會主持現場面試的未來團隊成員清楚說明。
• 商業判斷。選擇最重要的分析，並為這項選擇提出有力論據。

目前沒有針對 Apple 分析師職位的具體資訊；以下差異是一般實務。

• 相較於資料科學家面試，模型建立與實驗設計會較少，指標定義、描述性分析及明確建議則會更多。
• 相較於資料工程師面試，資料管線架構的題目較少，重點更偏向解讀既有資料，包括其中的缺陷。
• 相較於據稱的工程職位面試流程，資料結構程式設計不太可能適用；取而代之的是 SQL 與個案，而據稱對行為面試及動機的重視程度則維持不變。

Apple 並未公布時程。應徵者表示，多數情況需時 4-8 週，有時會延長至 3-4 個月；由於據稱 Apple 採分散式運作，並允許應徵者同時與多個團隊面試，因此分析師可能會同時進行不只一套面試流程。

據稱，難點在於變動性與動機。由於每個團隊都自行安排面試，同一職稱可能對應截然不同的面試內容；此外，面試十分重視你為何想要這個職位，因此籠統的回答可能比表現不佳的 SQL 查詢造成更大的負面影響。由未來團隊成員進行多輪現場面試，也要求應徵者在多次對談中維持一致表現。

針對據稱的面試架構及特定團隊做好準備。

• 了解團隊。詢問招募人員該團隊衡量哪些事項及負責哪些決策；據稱，問題會對應實際工作。
• 在共享編輯器中練習 SQL。於類似 CoderPad 的環境中練習，並一邊操作一邊說明檢查方式。
• 準備指標案例。針對履歷中的每項指標，準備其定義、弱點，以及它曾改變的決策。
• 動機。針對為何選擇這個團隊，準備誠實而具體的回答，投入程度應與準備任何技術回答相同。
• 演練長時間的現場面試。透過 SubcueAI 的模擬面試，你可以練習在同一次面試中完成多個輪次。