LinkedIn 数据科学家面试指南

初筛、课后任务、编程、案例、行为和现场面试这些标签是备考类别，并非 LinkedIn 的面试轮次名称。

• 招聘电话沟通：如果你符合资格并获选继续流程，招聘团队会安排一次电话沟通。
• 可能的视频通话：团队还可能安排你与招聘经理或其他团队成员进行视频交流。
• 面试阶段：你会与更多团队成员见面，每场面试分别聚焦不同的技能领域。
• 视职位而定的练习：你可能需要演示一项案例研究或完成白板练习。

LinkedIn 表示，其面试会聚焦不同的技能领域。一般而言，数据科学家面试应按以下类别准备：

• 初筛：说明你的背景、你对过往工作的贡献，以及你的决策为何重要。
• 课后任务：组织分析、陈述假设、检查数据质量，并以他人能够理解的方式呈现结论。
• 编程：编写清晰的 SQL 和代码，测试边界情况，并解释其正确性。
• 案例：选择指标、设计实验、解读不确定性，并为建模取舍进行辩护。
• 行为面试：提供具体事例，证明你在协作、判断以及与非专业人士沟通方面的能力。
• 现场面试：将技术推理与简明建议相结合，同时灵活应对追问。

数据科学家备考不同于主要侧重实现的职位备考，因为你必须将统计推理、代码、建模选择和可直接支持决策的解释联系起来。LinkedIn 并未发布数据科学家与其其他职位的专项比较，因此除了已知的流程细节外，不要自行假设各项能力具有独特的权重。

不同公司对实验、编程、建模和产品判断的侧重可能不同。准备好清楚展示你的假设，并解释证据如何支持你的建议。由于 LinkedIn 可能视职位情况要求案例研究演示或白板练习，因此应同时排练结构化演示和现场解题。

LinkedIn 表示，面试结束后可能需要数周才能作出决定。LinkedIn 并未公布从初次联系到作出决定的完整流程需要多长时间。

可以从知识广度的角度看待难度。数据科学家备考可能要求你在统计学、实验、SQL、编程、建模判断以及通俗表达之间灵活切换。你的准备程度取决于能否在被追问时将这些技能融会贯通，而不只是孤立地解决每个主题。

• 建立事例库：选择能够体现分析判断、技术执行、协作和可量化结果的项目，同时不要夸大自己的贡献。
• 练习统计与实验：系统练习指标选择、随机化、偏差、混杂因素、不确定性及结果解读。
• 演练 SQL 和编程：查询贴近实际的数据表、处理数据、检查边界情况，并口述你的推理过程。
• 为建模决策辩护：根据假设、验证方法、可解释性和业务成本比较不同方案。
• 转化分析结果：分别向技术同行和非专业人士解释同一项分析，并以明确的建议和局限性作结。
• 模拟面试形式：大声演示案例、在白板上解题并回答追问。一次SubcueAI 模拟面试可以帮助你演练这些技能之间的转换。

由于 LinkedIn 的每场面试分别聚焦不同的技能领域，请让你的事例便于评估：说明问题、你的选择、支持该选择的证据以及最终结果。