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本帖最后由 ssssssseen 于 2021-8-24 23:49 编辑
看地里CVS/Aetna有一些technical interview面筋 但Virtual Onsite较少 回馈地里 发一下我的面试体验. Waral dи,
Team: Member Behavior
第一轮Technical Interview看到有人发过类似的了 我就不发了 要是大家感兴趣那就之后再开一贴
.google и
本帖内容有. Waral dи,
1. 关于内推
2. 一点点背景.--
3. VO面筋
4. 整体面试体验
5. 学习资料推荐.1point3acres
请各取所需直接跳到感兴趣的内容即可
1. 关于内推
首先感谢地里小伙伴的内推 非常高效!! 她的原帖在这:https://www.1point3acres.com/bbs/thread-778753-1-1.html
有需要的同学请找她~
2. 一点点背景
我面CVS的时候已经有一个还可以的offer 本来以为CVS赶不上了快要去那家了 没想到我高效的recruiter帮我 从第一轮technical interview到给口头offer竟只用了3个工作日 美国公司也能这么高效系列lol
基于此 不确定(很有可能)我面试的流程是不是精简了 仅供参考
3. VO面筋. 1point 3 acres
. From 1point 3acres bbs说明一下
* 所有case study都是interactive形式 有很多follow up questions 具体怎么样interactive 其实看临场跟面试官的对话是怎样的 不过一开始答的框架设置都差不多 下面的学习资料里有推荐怎么开始设置框架+跟面试官interactive (Spoiler: Emma Ding的视频!)
* 我面下来感觉问题是什么不重要(因为核心是类似的)只要框架+interactive方式掌握了 就八九不离十
* 当然了 如果能根据具体问题问出一些有想法的clarifying questions就加分
**********************************************************. Waral dи,
4. 整体面试体验
非常好
* 面试官都很nice 尤其是在做case study时 更类似于discussion的感觉 面试官更像是你的合作伙伴而不是考官(当然了你也得把对方当作合作伙伴才行)。 有一个我下面会提到的学习资料先重点推荐一下:Emma Ding关于AB Testing的几个视频 非常非常有用 强烈推荐每个人都看看
* Recruiter也很给力 居然赶上了我第一个offer做决定的ddl ..
5. 学习资料推荐
* AB Testing
* Udacity course
* Trustworthy online controlled experiment
* Emma Ding的AB Testing videos (Data Interview Pro, Youtube)
这三个资料 udacity入门; trustworthy这本书很有用 很多现实生活中会出现的问题面试会被问到 udacity那门课是不够的 这本书讲的很好; Emma Ding的视频关于怎么设置问题框架 怎样和不同类型的面试官互动 都非常非常有用 她可真是tech届的华人之光!!
* Statistics. check 1point3acres for more.
* Emma有个视频讲了AB Testing中常用的tests 面试case study有被问到
* Machine Learning
* Introduction to Statistical Learning (ISLR). 1point3acres.com
ESL我看了两章弃了..理论看得我头大 相比起来ISLR可真是user friendly 不过这两本看哪本都行
另外自己平常工作predictive modeling做的比较多 我把简历好好准备了下(后面有写)
* Behavior questions
* 主要看地里这个帖子准备的:https://www.1point3acres.com/bbs/thread-551630-1-1.html
* 简历
* 我之前是按照STAR framework + Technical Deep Dive准备的 看了Emma Ding的视频后我改成了以下sections. 先讲section 1,再问面试官对哪部分感兴趣。
* Section 1: Situation+Task+Business Impact
* Section 2: Challenges+Interesting Insights ..
* Section 3: What Data+Uniqueness of Data+Preprocessing (and why)+What method (and why)+What metric (and why)
* 加分点是你做的project/提到的知识点是对方不知道但又很有用的小知识
* 我CVS VO的面试聊到简历较少 但是在回答有些ML knowledge questions时可以很好的提到一点自己做的project相关的点.--
* Questions for them
* 最后提一下questions for them 我觉得有好好考虑过问对方的问题 问到他们日常工作流程或者business中的一些特点/痛点 就会很加分 这块我看大家提的很少 但个人认为如果准备的好 就很可能会加分
最后 楼主抛弃在boston的亲朋好友 即将孤苦伶仃来到nyc/new jersey 求各种小伙伴 可户外可桌游甚至可以看书学习(不是
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