Q1: 面了多久？
A: 两个月。
Q2: 面了几家公司？
A: 5 家，但是 2家公司不给担保，所以也就没有继续。
Q3: 有考 data challenge 吗？
A: 没有给 data challenge, 但是有 situational awareness 和 emotional quotient 的 OA.
不过终面都需要 panel interviews.
Q4: 考核的重点是什么？
A: How we problem solve, 让我们用一些 past projects 做详细展示。当然还有 dynamic Q&A, 这样他才会相信你确实做过！问了很多 why.
虽然是 Data Scientist position, 建模的问题只问了一个，侧重建模时你懂不懂 how to prevent information leakage, how to deal with imbalanced dataset, KPI 的考量 and why.
Q5: 还有什么你可以分享的吗？
A: 有的。第一：Behavioral questions 在大公司的比重要比中型公司大，可能是因为 the complexity of the decision making hierarchy. 这些 behavioral questions 惊人的刁钻！英语的语感，用词的 connotation, 情商，一家公司的 decision making hierarchy, 都是考核重点。
第二：如果遇到 inexperienced recruiter 和你聊天，或者不太知道他要问什么问题，then you will need to steer him back on track by taking the lead! 我们就遇到一位这样的 recruiter, 黄了就是因为他整场面试纯属聊天加赞美。那为什么赞美还没戏了呢？因为他问的专业问题非常少，你想啊，当他把他的 notes 和 hiring manager 分享的时候，he actually had nothing to share, 因为在聊天嘛。所以我们就吃了这个亏。Now you know! 千万不要陪着他聊天。
Q6: 为什么我们拿到 offer 了呢？
A: 我觉得主要有几点：
1）We took the time to understand the company‘s business, annual report 也读了个遍，而且逐句分析揣摩。后来证明这个步骤帮了我们的大忙！
2）We are prepared！We anticipated what kinds of questions will be asked, and figured out the attack angle for each. 所有可行的思考角度都给它翻了个遍！
3）我们每次复盘不到水落石出绝不罢休！我们一遍一遍地听录音，figured out what happened, and how to improve next time, 问题出在了哪里，比如：是没听懂，还是听懂了没有表达清楚？为什么 hiring manager 会有这样那样的反应？他们问的每一个问题，到底他想知道什么？
同学亲自告诉你发生了什么，她是如何在北美就业寒冬，作为应届毕业生拿到十万美金的 data scientist offer 的
应届毕业生没有美国工作经验, 或者跳槽转行没有相关工作经验，如何才能拿到 DA/DS offer? 我们到达终点最快的方法就是，首先你要知道终点在哪里，才能目标明确地去努力，否则所有的努力都是盲目的。我对美国公司的用人标准和技能要求了如指掌， 我帮你概括了 data analyst, data scientist 面试中要的 industry knowledge 是如何通过数据分析来体现的，这样你就可以有的放矢地去准备面试！
