数据科学家的 SBI 面试体验

最近我参加了一次 SBI（SoftBank Investment）的面试，以下是我的面试经历和感受。

面试流程

软技能面试

首先是一个 30 分钟的软技能面试，包括自我介绍、项目经验介绍、技能评估等。

面试官会细心聆听你的介绍，并根据你的项目经验和技能评估提问。他们希望你能够清晰地表达自己的想法并强调自己的长处。另外，面试官也会询问你在团队中的角色和成就，以此考察你的团队合作能力和领导力。

技术面试

接下来是一轮 45 分钟的技术面试，这一轮主要是考察你的数据科学相关技能和算法设计能力，包括：

• Python 知识
• 数据结构与算法
• SQL
• 机器学习算法

面试官会以场景化的方式，提出一些场景，基于这些场景进行各种有关数据科学的问题，以及代码问题，然后要求你实现一些算法或者分析一些数据。这个环节考察的是你把算法灵活运用于数据分析的能力。

Case Study

最后是 Case Study，需要在一个小时内解决一个现实中的数据科学问题。

在这个环节，你需要与面试官一起分析某个实际业务问题，设计解决方案，进行数据探索，实现模型训练调优和最终模型预测。

这个环节需要与面试官沟通合作，展现项目领导和业务执行的能力。也需要注意思考模型的可解释性和模型的商业价值等。

面试建议

• 在面试前了解公司背景和项目需求。
• 着装得体，保持良好的形象。
• 在自我介绍中突出重点，强调个人长处。
• 注意语速和语调，保持自信和沟通能力。
• 在技术面试环节中，展现灵活的算法应用能力。
• 在 Case Study 中，强调项目管理和业务执行能力。

总结

这次 SBI 面试让我感受到了一个数据科学家需要具备的软技能和技术能力。这是一个人才向上成长的机遇，也是一个有挑战性的历练。我相信在这样的过程中，不断沉淀自己的数据科学技能和数据思维，积累丰富的项目经验和团队合作经验，我们都能成为一名更出色的数据科学家。

#数据科学家的 SBI 面试体验

## 面试流程

### 软技能面试

### 技术面试

### Case Study

## 面试建议

## 总结