LinkedIn 資料科學家面試指南

初步篩選、回家作業、程式設計、個案、行為與現場面試等標籤是準備類別，而不是 LinkedIn 的面試階段名稱。

• 招募電話訪談：如果你符合資格並獲選繼續參與流程，招募團隊會安排電話訪談。
• 可能的視訊面談：團隊也可能安排你與招募主管或其他團隊成員進行視訊面談。
• 面試階段：你會與更多團隊成員見面，每場面試各自聚焦於不同的技能領域。
• 依職務而定的演練：你可能會被要求進行個案研究簡報或完成白板演練。

LinkedIn 表示，其面試會聚焦於不同的技能領域。一般而言，準備資料科學家面試時，應涵蓋以下類別：

• 初步篩選：說明你的背景、你對過往工作的貢獻，以及你的決策為何重要。
• 回家作業：有條理地組織分析、陳述假設、檢查資料品質，並提出他人能夠理解的結論。
• 程式設計：撰寫清楚的 SQL 與程式碼、測試邊界情況，並說明其正確性。
• 個案：選擇指標、設計實驗、解讀不確定性，並為模型取捨提出有力論證。
• 行為面試：提出具體事證，展現你與非專業人士合作、判斷及溝通的能力。
• 現場面試：將技術推理與精簡建議連結起來，同時因應後續追問。

資料科學家的準備方式不同於主要著重實作的職務，因為你必須整合統計推理、程式碼、模型選擇，以及可直接支援決策的說明。LinkedIn 並未發布資料科學家與其他職務的特定比較，因此除了已知的流程細節外，不應假定其具有獨特的能力比重。

不同公司對實驗、程式設計、建模與產品判斷的重視程度可能有所不同。你應準備好清楚呈現假設，並說明證據如何支持你的建議。由於 LinkedIn 可能視職務要求個案研究簡報或白板演練，因此應同時演練結構化簡報與現場解題。

LinkedIn 表示，面試結束後可能需要數週才能做出決定。LinkedIn 並未公布從初次聯絡到做出決定的完整流程需要多久。

可從能力廣度來看待難度。準備資料科學家面試時，你可能需要在統計、實驗、SQL、程式設計、建模判斷與白話溝通之間靈活切換。你的準備程度取決於能否在被追問時串聯這些能力，而不只是各自解決每個主題。

• 建立事證庫：挑選能展現分析判斷、技術執行、協作與可衡量成果的專案，同時避免誇大自己的貢獻。
• 練習統計與實驗：深入演練指標選擇、隨機化、偏誤、混淆因素、不確定性與結果解讀。
• 演練 SQL 與程式設計：查詢貼近真實情境的資料表、處理資料、檢查邊界情況，並口述你的推理過程。
• 為建模決策辯護：根據假設、驗證方式、可解釋性與商業成本比較不同方法。
• 轉譯結果：分別向技術同儕與非專業人士說明同一項分析，最後提出清楚的建議與限制。
• 模擬面試形式：口頭發表個案、在白板上解題，並回答後續追問。SubcueAI 模擬面試可協助你演練這些技能之間的轉換。

由於 LinkedIn 的每場面試各自聚焦於不同的技能領域，請讓你的事證易於評估：說明問題、你的選擇、背後的證據與最終結果。