Apple 如何面试数据分析师

候选人的反馈描述的是 Apple 工程岗位的面试流程，而不是分析师岗位；据称，每个团队都会自行安排面试。因此，以下内容是了解 Apple 面试风格的参考，并不代表分析师岗位的具体轮次。电话筛选、居家作业、案例、行为面试和现场面试是本页采用的准备类别，并非 Apple 对各轮面试的命名。

• 从一开始就针对具体团队。候选人从最初便是为某个具体团队参加面试：招聘人员、筛选面试和现场面试小组都属于所申请的团队，问题也与该团队的实际工作相关。
• 据反馈的工程岗位流程。先由招聘人员或招聘经理筛选，随后进行一至三轮技术筛选，再将编程、设计和行为面试集中在一个现场面试环节中，总计四至七轮。对于分析师而言，技术筛选自然可能是 SQL 或案例讨论，但这只是推断。
• 据反馈的现场面试。一些候选人称，现场面试约有六至八轮，由未来的团队成员参与，每轮有一至两名面试官；如果反馈持续低于标准，招聘经理可能会在大约第四轮后提前结束现场面试。
• 据反馈的收尾流程。面试小组会进行复盘、确定职级并核查人员编制，之后才会发出录用通知。

候选人反馈称，资深面试官会根据团队的实际工作自行设计问题，行为面试的权重高于编程面试，而且 Apple 注重求职动机，相较于过程或结果，更在意候选人为什么想要这个职位。对于分析师而言，这意味着要做好两方面准备：了解团队实际使用的数据和所做的决策，并明确自己希望参与这些工作的真诚而具体的理由。

数据分析师面试通常会考察：

• SQL 和数据清理。连接、聚合、窗口函数，以及在生成报告前发现重复值和空值；据反馈，编程面试使用 CoderPad，因此应练习在共享编辑器中完成任务。
• 指标和仪表板。精确定义指标，并了解指标何时可能造成误导。
• 传达分析发现。将结果转化为决策，并向据称负责现场面试的未来团队成员清楚说明。
• 商业判断。选择最重要的分析方向，并为该选择提供有力依据。

目前没有关于 Apple 分析师岗位的具体反馈；以下差异来自一般实践。

• 与数据科学家面试相比，建模和实验设计会更少，指标定义、描述性分析和清晰建议会更多。
• 与数据工程师面试相比，对管道架构的考察较少，更侧重解读已有数据，包括识别其中的缺陷。
• 与据反馈的工程岗位面试流程相比，数据结构编程不太可能适用；取而代之的是 SQL 和案例分析，而据称对行为面试和求职动机的重视程度则保持不变。

Apple 并未公布面试周期。候选人反馈称，大多数情况下需要 4-8 周，也可能延长至 3-4 个月；由于据称 Apple 采用分散式招聘，并允许候选人同时面试多个团队，因此分析师可能会同时参与不止一套面试流程。

据反馈，难点在于流程差异和求职动机。由于每个团队都会自行安排面试，同一个职位名称可能对应截然不同的面试；同时，据称面试十分重视你为什么想要这个职位，因此泛泛而谈的回答可能比表现欠佳的 SQL 查询更影响结果。由未来团队成员参与的多轮现场面试，也要求候选人在多次交流中保持稳定发挥。

既要针对据反馈的面试形式做好准备，也要针对具体团队进行准备。

• 了解团队。询问招聘人员该团队衡量哪些指标、做出哪些决策；据反馈，问题会与实际工作相关。
• 在共享编辑器中练习 SQL。使用类似 CoderPad 的环境练习，并在操作时说明你的检查思路。
• 准备指标案例。针对简历中的每项指标，准备好说明其定义、缺点以及它曾促成的决策。
• 求职动机。针对为什么选择这个团队，准备真诚而具体的回答，并像准备技术回答一样认真对待。
• 演练长时间的现场面试。使用 SubcueAI 进行一次模拟面试，可以让你练习在一次面试中连续完成多轮问答。