大牛门徒-湾区面试经验01-Google数据科学面试经验分享

谷歌作为世界顶尖的科技公司之一，拥有以搜索引擎为代表的的多款产品，拿搜索举例，根据2019的数据统计，谷歌平均每秒处理超过40,000个搜索查询，相当于每天35亿次的搜索量。为了满足超过10亿的活跃用户，谷歌也设置了非常强大的数据科学团队，从中挖掘宝贵的信息，为公司提供战略支持。今天就和大家一起来了解一下Google数据科学这一岗位。

在Google，数据科学家是什么角色？

谷歌与数据相关的岗位有很多，如机器学习工程师、数据科学家、产品分析师等。数据科学家是一种以定量分析为主，利用分析、机器学习理论以及统计学概念和方法来确定产品开发方向、改善用户体验的工作岗位。

数据科学家的工作侧重点在不同的团队中有所不同。Search Ads中，数据科学家主要负责设计和分析测试实验，以为系统更改提供建议、预设可能会有的影响。还要与分析师和软件工程师一起合作，研究核心算法，来改善客户体验。

Google数据科学岗位面试流程

谷歌作为一个成熟的互联网公司，它的面试流程已经非常标准化，主要由以下三部分组成：Recruiter电话面试、技术面试和Onsite。最新的onsite受疫情的影响，已经改成了虚拟面试（VO）。

Recruiter电面（30min左右）

首先要进行的是Recruiter电面，recruiter会和你介绍数据科学家的工作内容、工作需求、应聘标准等。同时，recruiter会进一步了解你的兴趣和目标，并与公司文化、价值观进行匹配，按照不同程度的契合水平，将你匹配至不同的团队。

技术面试（45min左右）

技术面试则通过Google Hangouts进行，该轮面试的面试官主要是数据科学家或招聘主管。数据科学家的面试内容比较复杂，包括实验设计，统计、coding等各方面的技术问题，所以仅仅是了解其中一方面还是不够的，需要进行多方面的学习和训练。面试过程中，面试官也很重视你过去的研究经验或工作经验，他们会针对简历上呈现的项目经历，与你进行技术讨论，所以要提前准备好过往项目经历的介绍。

Virtual Onsite（原onsite）

和传统的onsite一样，谷歌的VO也是分5轮进行，不过VO不再有传统onsite中包含的lunch break环节。在每轮面试中，你将分别和一位面试官进行1v1的交流，长度也在45min左右。其中既包括技术面试，也设计BQ方面的问题。

（1）技术面试：技术面试将由不同的面试官从机器学习、统计概率、产品、编程等不同的维度对求职者进行提问。

（2）BQ面试：BQ问题有可能平均分散在各轮面试中，也有拎出来作为单独的一轮。

在准备BQ时，建议大家重点关注谷歌的四个Behavior要点：General cognitive ability, Leadership, Googleyness, Role-related knowledge，面试的时候尽量将自己的符合公司文化的那一面展现出来。

Google数据科学岗位面试Tips

谷歌DS的很多面试题都是基于自家产品的真实情境。面试前，求职者可以对谷歌的一系列产品做好research，提前设想一下可以如何改进产品或测试产品。

我们前面提到过，谷歌的数据科学家岗位侧重量化分析，因此在面试考察时也很重视统计&概率方面的问题，大家在面试前要做好充足的准备。

是的，数据岗位也是要考coding的！

近年来谷歌对于BQ越来越重视，这也是在你技术关达标后，最终是否能拿到offer的关键因素，重要性不容小觑。

在未来，尤其是疫情恢复后，随着企业对于通过数据做决策的需求激增，无人零售、餐饮等产业的兴起，市场上对于AI、data相关人才的需求也会增加。

 

最后 想要制胜数据科学岗位，需要进行多方面的准备。篇幅所限，在此不能一一赘述，要制霸面试，需要系统的把lc啃下来，并能触类旁通。关于更多湾区大厂面试经验和刷题技巧，可以关注大牛门徒公众号；