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2019(10-12月) 分析|数据科学类 硕士 全职@Facebook - 内推 - Onsite  | Pass/Offer | 在职跳槽
本帖最后由 大队管理员 于 2019-11-16 12:00 编辑

刚接到recruiter的电话给了口头offer,尘埃落定才敢来发自己一路走来的心得体会。一方面是总结这过去几个月的备战,一方面也是给大家加油打气。

惯例先说下自己的背景,LZ 硕士毕业就开始在投行工作,虽说做的也是data analytics相关的,但是干金融的朋友们应该也都知道大部分银行大部分职位都比较水....技术含量跟tech比起来不在一个层面..再加上金融公司太浮夸,所以一直想找机会跳槽。但是在准备的过程里面一度也很迷茫,DS的track有很多,我一直处在东看看西看看的状态,各种东西都学了一个皮毛。以至于每次面试的时候都发现自己钻的不是很深,这点希望大家引以为戒吧最好是能确定一个方向不要像我这样没头苍蝇似的乱撞。

具体说一下脸家吧,这个职位不用多说了,大家都知道是prodcut sense 大于一切的一个职位。对没有实际操作过的人来说真的很难,看的再多和自己做一次能发现的问题是完全不一样的。但是无奈目前的工作没有给我这个机会,所以只能从别的途径疯狂弥补。下面分面试前准备和onsite心得和大家聊一聊

面试前准备:
SQL: 这一块主要是看了地里的面经+leetcode上的题刷了几遍。只要是日常要用到sql的小伙伴应该问题都不大。唯一要注意的是最好不要集中刷几天然后就断了,这样再刷的时候会觉得手生。最好就是保持每天都写一写的状态。 注意一下fb的好多题都要用到SUM CASE WHEN的这种答法。

统计:这一块说来比较惭愧,虽然本科是统计的,但是太久不用反而比较rusty。听取大家的建议刷了一些brilliant的题,还着重看了t test, sample test, central limit theorm这些知识点。这些建议大家看看psu之类的online course,最好是能知道t test / z test的公式。能用简单的语言解释清楚p value, confidence interval这些概念。我自己经常用的例子是足球比赛。

Product:这一块花了最久的时间因为根本是从零学起。建议大家一定要心里有底了再找人内推。 用到的资料主要有:
1. Udacity A/b testing的课: 这个课 我总共从头到尾看了两遍再加上时不时的看一些概念之类的。 第一遍看完说实话没有太多感触,很多点都还是很迷茫。后来看了很多blog的实际应用以后,再回去看,才有一点融会贯通的感觉。所以建议还在准备的同学一定要尽早先看这个课,给后面第二遍快速刷过留一些时间。 实在没有时间的同学也可以搜网上有人整理的笔记,比如这个: https://rstudio-pubs-static.s3.a ... 87e1d99b9bdf76.html
2. Medium上面的文章:短时间里要想对A/b test有快速的了解其实最好的还是看blog,这些一般都有明确的主题以及例子非常适合速成。 我在medium上面看过很多关于A/b test的advantage和disadvantage,实际应用起来的注意事项,这些对我这种没有实战经验的人还是挺好的。
3. How to crack PM interview: 这本书比较快的在上下班路上刷过,没有太多记忆点,记得其中有一章讲如何选metrics的可以看一下。
4. Lean Analytics:这本书也过得很快,跟上面一本书差不多,可以学习一下分析的思路, 还有几章针对不同类型的product做分析的可以看一下。但并不一定要完全套用它的framework,个人觉得它的framework就那样= =也没怎么超神
5. Take home data challenge: 这本书我看的product的那一部分,觉得写的真的很好。里面的例子都很有代表性,尤其是关于network effect和novelty effect,里面都很详细的说了怎么识别。这本书我大概前后看了三四遍自己也总结了一下几个大类的题型,对product的理解我觉得是很有帮助的。
6. 面经: 地里的面经我觉得对于了解有什么题还是很有用的,但是大家也不要过度依赖面经,还是要尽量去想这个是属于哪个大的框架下面。。比如我这次onsite就被问到了没准备到的新题= =所以还是要知道外变不离其宗的大框架才是最稳的。为了积攒人品我把我整理的地理的面经和答案附在下面了。 里面的product题都有我自己想的解答,希望能帮到大家吧。

这一块感觉没有什么捷径,就是要多看多练,没事的时候就在脑子里想一想这个题可以怎么答。metrics的选择要灵活,不要老是盯着DAU,time spent,要适合具体的情景。有条件的话可以多找人练习。


Onsite
关于onsite的题不想多说,没有太多surprise,就算是新题也是可以找到老题的影子,所以最重要的是要镇定不要慌。

说Product和Applied data这两轮的时候结构很重要,我自己常用的办法是先告诉面试官我会给一个high level approach,然后再go into detailed step. 说high level approach的时候我会边说边在白板上写出来,一方面是给面试官看你的思路很清楚,一方面也是方面organize自己后面的思绪。
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最后附上我之间说的自己整理的资料:




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xu2011 2019-11-16 05:18:17 | 显示全部楼层
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下周就要onsite,感觉lz的思路很有帮助
另外想问一下lz能够有偿分享一下take home challenge的product部分?谢谢啦
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biubiula 2019-11-16 05:30:01 | 显示全部楼层
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想问如何randomize by cluster~?
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liuxiaoxuan 2019-11-17 03:29:17 | 显示全部楼层
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请问楼主,用click through rate, 做metrics,的话,要是怎么设计实验 sample呢,每小时、每分钟算一个指标吗。那如果是用DAU 呢,如何划分control 和test, 保证两组independent呢
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Mayhuy 2019-11-17 07:57:21 | 显示全部楼层
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太感谢楼主的分享了!最近正在开始搞AB testing,请问一下楼主有没有关于product的blog/medium的推荐呢?感谢

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dahlia77 + 1 同问楼主Medium相关blog分享~谢谢!

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dahlia77 2019-11-17 08:06:22 | 显示全部楼层
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Mayhuy 发表于 2019-11-17 07:57
太感谢楼主的分享了!最近正在开始搞AB testing,请问一下楼主有没有关于product的blo ...
同问楼主Medium相关blog分享~谢谢!
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julian1008 2019-11-17 09:10:28 | 显示全部楼层
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感谢lz分享! 我感觉现在的情况跟你之前类似TT,在一家小data 公司做,但是主要客户是政府or银行对于data处理其实真的很水很简单。感觉自己之前学的stats知识都快忘记了,想请教一下你,你准备的话主要就是写的那几点嘛?因为目前的数据工作感觉很没有深度,请问问你简历上写自己在投行的工作的话是怎么着重强调自己的data analytics skill呢? 万分感谢!!
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julian1008 发表于 2019/11/17 09:10:28
感谢lz分享! 我感觉现在的情况跟你之前类似TT,在一家小data 公司做,但是主要客户是政府or银行对于data处理其...
对这个具体的position来说的话,因为面试只考这几点,所以就只准备了这些。对general的ds面试来说要看你面试的内容。

简历的话尽量突出sql python这些skill吧 然后脸书是不在意你过去经历的 所以找人内推基本能拿面试
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Mayhuy 发表于 2019/11/17 07:57:21
太感谢楼主的分享了!最近正在开始搞AB testing,请问一下楼主有没有关于product的blog/medium的推...
我应该是没有固定的follow一个blog的 基本都是想到什么搜什么。 唯一看的比较多的应该是stellarpeer, 其他基本都是搜ab test关键词直接看文章的
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