FTE数据科学工程师(校内)的Smart Energy Water面试经验

背景

本次面试是针对Smart Energy Water公司的数据科学工程师职位，该公司主要提供用于水力能源管理的数据平台和智能电表等服务。面试角色是FTE，即全职在校内参加实习。

面试流程

1. 面试官介绍了公司背景及职位要求。
2. 面试官让我介绍一下我的背景和经验。
3. 面试官针对我的简历和经验，提出了几个问题。
4. 我进行了与简历相关的编程测试。
5. 面试官就公司的一些技术及业务问题进行了提问。

面试问题

问题1：你有哪些数据分析领域的经验？

回答：我在本科期间参加了数据挖掘比赛，并曾在一个初创公司中实习，负责数据分析和模型构建。在实习期间，我使用了Python和R来进行数据清洗、处理和可视化，并使用线性回归和决策树等算法来建立模型进行预测。我还熟悉SQL语言，可以在关系型数据库中进行数据操作和查询。

问题2：你如何评估一个监督学习模型的好坏？

回答：我会使用交叉验证方法，将数据集分成训练集和测试集，并训练模型。然后使用测试集来评估模型的性能。我通常使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标来评估模型的表现。如果面对不平衡数据，我会使用AUC-ROC曲线和PR曲线来评估模型。此外，我还会使用特征重要性来确定哪些特征对模型的贡献最大。

编程测试

在编程测试中，我被要求使用Python编写一个程序，该程序可以计算给定图像的像素密度，并将结果输出为图表。我使用PIL库来加载和处理图像，使用numpy库来计算像素密度，并使用matplotlib库来可视化结果。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def pixel_density(img_path):
    im = Image.open(img_path)
    pixels = np.array(im.convert('L'))
    pixel_count = np.sum(pixels < 255)
    pixel_density = pixel_count / (im.width * im.height)
    return pixel_density

def main():
    img_path = 'test.png'
    density = pixel_density(img_path)
    print("Pixel density: ", density)
    plt.imshow(np.array(Image.open(img_path)))
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

公司技术和业务问题

问题1：业务中有哪些具有挑战性的问题？

回答：Smart Energy Water公司的主要挑战之一是如何预测用水量和能源消耗量。这需要处理大量的时间序列数据，而且很难进行准确的预测。此外，该公司还需要对能源和水力设施进行监控和故障诊断，在设施出现问题时能够及时预警和维护。这也涉及到大规模的数据收集和分析、模型构建和实时预警等方面的技术挑战。

问题2：你有没有使用过区块链技术？

回答：我没有工作中的实际经验，但我在学校的区块链课程中编写了一些智能合约和去中心化应用程序。我了解区块链技术的基本原理和应用场景，例如在数据隐私保护、智能合约、数字货币等方面的应用。我相信在未来的一段时间内，区块链技术可能会在能源和水力领域中得到广泛应用。