Salesforce 資料科學家面試指南

Salesforce 使用自動化聘僱決策工具，協助招募人員評估候選人的履歷。大多數面試對談會透過 Google Meet 線上進行，候選人在每次線上面試中都應開啟攝影機。在發出錄取通知前，必須前往 Salesforce 辦公室進行現場面試。

請將以下階段名稱作為準備分類，而非 Salesforce 公布的面試輪次名稱：

• 初步篩選：準備簡潔說明你的經驗、分析優勢，以及對這份工作的興趣。
• 居家作業：練習將開放式問題轉化為可重現的分析，並清楚交代假設與結論。
• 程式設計：演練 SQL、資料處理、除錯，以及在作答過程中解釋你的選擇。
• 案例：練習定義成功標準、選擇方法、檢驗假設，以及提出行動建議。
• 行為面試：根據真實情境建立有證據支持的故事。
• 現場面試：準備清楚呈現技術推理，並當面回答後續追問。

一般而言，在資料科學家面試中，每個準備分類都可能呈現你不同層面的推理能力。

• 初步篩選：你能否說明自己的背景與分析工作，同時不偏離重點。
• 居家作業：統計、建模判斷、可重現性及書面溝通能力。
• 程式設計：SQL 熟練度、正確的資料轉換、程式碼清晰度及驗證能力。
• 案例：實驗設計、指標選擇、取捨、不確定性及決策品質。
• 行為面試：你在真實情境中採取了什麼行動，以及有哪些證據支持你的說法。Salesforce 招募團隊希望聽到真實案例，並可能提出行為式、職能式或情境式問題。
• 現場面試：準備在後續追問下，將分析、技術執行、判斷及溝通串連起來。

資料科學家面試的準備特別重視選擇有充分依據的統計與建模方法、檢查假設，以及解釋不確定性。軟體工程職位的準備可能更重視實作架構，而商業職位的準備則可能更重視商業決策。這些比較屬於一般面試建議，並非 Salesforce 政策。

規劃時應留意 Salesforce 已公布的特定安排：大多數對談會透過 Google Meet 線上進行並開啟攝影機，而且在發出錄取通知前必須前往辦公室面試。具體的分析任務與流程順序可能因雇主而異。

Salesforce 並未公布面試流程所需時間。請保持足夠的時間安排彈性，以配合線上對談及必要的現場面試。

難度取決於你能否將技術正確性與實務判斷結合起來。當問題同時涉及實驗設計、不完整資料、模型取捨、SQL，以及向非專業受眾提出建議時，難度會更高。線上對談時須開啟攝影機，因此也值得練習簡潔的口頭推理。

請以這個職位常見的受測技能為核心進行準備，再依可能遇到的形式反覆演練。

• 統計與實驗：練習假設、檢定力、偏誤、混淆因素、指標選擇，以及解讀具有不確定性的結果。
• SQL 與程式設計：練習聯結、彙總、視窗邏輯、遺漏資料、驗證及易讀的程式碼。
• 建模判斷：說明基準模型、特徵選擇、評估方法、失敗模式，以及複雜度帶來的成本。
• 溝通：將技術結果轉化為決策，並納入假設、限制及後續步驟。
• 行為證據：準備真實案例，讓你的行動、推理、協作及成果容易獲得驗證。
• 形式演練：使用模擬面試練習開啟攝影機進行說明、回答後續問題，以及採用簡潔的案例架構。