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2017(4-6月) 分析|数据科学类 硕士 全职@capitalone - 内推 - Onsite | | Fail | 应届毕业生
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昨天一整天在plano TX面完了capital one的data scientist的最后一轮面试,早上开始面,下午两点多结束,很快得消息说是跪了,给的理由让我有点哭笑不得,感觉三拜九叩都过了,就差着最后一哆嗦。也罢,大不了人生豪迈,从头再来就是。这里写一下我的经历,希望能给求职的同学们一点帮助,也欢迎大家和我交流。
先说流程吧,从头至尾一共五轮,第一轮recruiter phone screen没啥特别的,闲聊天,跟你互换一点信息而已,估计也不刷人。第二轮hackerrank coding challenge,大部分同学想必都不陌生,基本就是leetcode简单题吧,哥们python水平一般,但也好歹用土办法都做出来了,时间也很充裕,当时还请了俩同学帮忙盯一下,在此鸣谢他们,另外hr透露这轮不过率大概是六十几分之一,我好像还遇到过有人部分test case没过也能进下一轮的情况。 ..
第三轮开始就有点真格的了,是一个在职的data scientist和你进行技术电面,可能会简单的聊聊你的经历,然后就会和你模拟进行一个project的全部流程,我拿到的是信用卡欺诈的问题,典型的1hot classification,先会给你介绍一下背景,然后问你拿到数据之后如何进行一些预处理。比如data cleaning啊,包括missing value, outliers什么的,具体记不太清了。之后问你如何选择模型,你就可以多列举几个分类器,然后说明他们适用的情况以及优劣,再给出你的建议。接着就是怎么去分析你的结果和评价你的模型,还有一些feature selection方面的问题大致就是这样。哦对,还有因为我们的data是unbalanced,所以会遇到哪些潜在的麻烦和处理方法。
如果你迈过了这一步,恭喜你将会有1/75的概率拿到offer。第四轮将是让你动手实践一个data science challenge,数据库是公开的,直接google ‘nyc taxi trip’就有,problemset一两句说不清,有兴趣的同学可以私我发你。哥们手脚比较慢,大概做了快一个月才搞完(当然认认真真弄的时间也就五天),最重要的prediction部分还是草草了事。
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我三四轮都拿到了strong pass,杀到了onsite,不知道是因为前面做得好还是因为有全职工作经历(和data science关系一般),据透露我被放在了principal的那一类,可惜终面过山车一样的发挥让一切都成了镜花水月😂。对了忘记说了,虽然楼主是17 summer fresh grad masters,但不知道为啥被放到了社招的池子里,所以onsite当天一起的几个哥们,不是phd(一个中国帅哥),就是有两年左右ds工作经验的职场人士(俩印度哥们,都有总共四五年经验,印本美硕)。总之其他人各个比我资深比我强。
.1point3acres
言归正传,onsite一共五轮,上午俩case,一个role play,一个behavioral。下午一个返场技术面聊你的data science challenge。
我的第一个case是关于pricing的,这也是我今天唯一的得意之作,和面试官互动的很不错,开放的问题都能够有来有回思想交锋。
. Χ
相似的,我的另一个case是关于autoloan的,这回我在开放题部分就做的超级差,根本不造老哥想把我的思路引导去哪里。至于计算部分是这样,真。坏人的概率是3%,而我们的模型预测出总人口里面5%是“坏人”,其中,里面有15%是真。坏人,然后让你算了两个条件概率,反正活用贝叶斯公式,条件概率公式,全概率公式就能够顺利做出(据说算不出直接挂),事后我想到的最方便的办法其实是做个2*2列联表,然后把四个交叉概率算出来,然后要啥条件概率一步就有。因为这一关里面,面试官总是费了九牛二虎之力才把我引进下一个话题,估计我在他心里印象一定有个nerdy的标签吧,所以我觉得自己完成的很差。不过没关系,哥们上一关做的更差。
. Waral dи,
也就说在两个case之间,我完成了经典的role play问题,飞机晚点,具体问题大家可以去查一下未名空间,总之有个线性回归模型(也可以选决策树)来分析飞机为什么晚点,看完材料以后跟客户提建议,之后客户化身专业人士深入聊。我在内容处理上主要犯了俩大毛病,一是时间没安排好,15分钟里面刚刚看完材料,根本没时间总结,另外在展示上,我没有很好的区分给客户讲和给专业人士讲的分别,因为之前看了很多经验都是讲第二部分模型问题的,所以注意力全在挑毛病上面了,没能够先简要总结现有模型。另外展示还犯了三个毛病,互动交流不够,没给客户看ppt,老转笔(哥们这不是虚的么),这都是后来他们反馈我的,哎,引以为戒,下次做好吧。具体来说模型的问题在于,模型选择不当(应为分类器而非回归),数据清理,week of day处理不当,correlation严重,起降地没有被考虑,温度这个变量没啥用等。另外问了你r square 和adjusted r square是啥,p value,为什么r square低,共线性怎么处理等等。另外有一些现象出现的原因你要会和实际结合起来。总之这一轮结束我就觉得自己已经走远了其实,人生的大起大落就是这么快。.google и
上午最后一波是behavioral,这个还好,之前给过你一个单子,照着准备就是,都是tell me a time系列的。对方明确表示要遵循star原则。建议大家还是要勤练,多练几遍不吃亏,我就是总想着准备几个案例到处套,其实现场表达的不太好。
吃完午饭逛了一圈以后,下午最后来了一轮tech,一据说教授出身的大boss跟我聊了我做的data science challenge,比我想象的好,就围绕着我用的模型描述比较了一番,因为这哥们好像就是负责发明和测试各种666的模型的。我在project里用的都是经典的随机森林,boosting和ANN,稍微聊了聊我对这些模型的理解和实际跑的效果就过去了,本来为了准备前一天还看了CNN,RNN,rule ensemble什么的,当时或许应该强行加一句,我觉得其实可以再试试xxx模型。另外听完后他一句请说说你的结果有哪些实际应用又把我噎回去了。总之这一轮也算我表现还行的一轮了,他当场说我对模型理解不错,不但会用还懂原理,认为我有做ds的素质(也不知是不是对谁都这么说),让我不管结果怎么样加他一下linkedin(这时候我感觉自己应该是没戏了),欢迎随时问他问题。.google и
总之大致就是这样,面完以后很快推我的哥们(再次衷心感谢他一下)就告诉我role play挂了,表达问题很大,然后普遍认为我数学统计过硬,商业sense不够。结果也算在意料之中吧,起码组委会还讨论了一下我的去留,可能普遍觉得我硬功夫还行吧,最后没要我看来也是软实力短板实在太严重了。另外俩印哥哥直接挂在case上也是让我出乎意料,我还以为他们会输在表达,因为英语真的有够烂,结果表达不好的反而是我自己😂。。。按照内部人士说法,我起码让组委会审核了一波,所以也算小胜他们为国争光了(强行吹逼一波)。
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总之以上就是我的经验与大家分享,希望大家不要犯我的错误,既能算对题,也能讲明白case,软硬功夫两手抓。另外推荐一下youtube上一个教case interview的教程,好像叫MConsulting,适合哥们这样的商业分析小白。. .и
虽然和幻想中的principal data scientist职位失之交臂有点可惜,不过想到郭德纲说的话,成事得靠三分能耐,六分运气,一分贵人扶持,如今虽有贵人扶持,无奈自己实力不济,也怪不得时乖运蹇。求职之路漫漫,大不了总结教训再战一波。雄关漫道真如铁,而今迈步从头越!
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