2019冬_數據分析相關求職面試經驗

Yanwu
數據分析求職紀錄
Mar 22, 2020

因為前公司業務方向改變,以致於我開始有了找新工作的念頭,大約從2019年末(10月開始)陸續開始投履歷,一樣稍微紀錄一下這次面試的過程與經驗分享。

背景及經驗

求學經驗前年面試時已經寫過了,還沒看過的也可以先看這一篇文章
近一份工作主力以Python作為開發工具;包含數據分析、Tensorflow、Django後端API串接。

近期專案簡述

主要就是最近一個工作所做的專案,也就是這次面試的武器~

1. 客戶生命週期價值預測分析

  1. 利用顧客過去交易紀錄,透過隱藏馬可夫鏈進行顧客交易機率預測。
  2. 進而使用 Tensorflor 及 Keras 套件進行神經網路深度學習,預測顧客未來淨利金額。
  3. 將模型預測分析結果存回 MySQL 資料庫,並透過 Django API 傳送資料至前端網頁呈現。

2. 視覺化BI決策系統

  1. 設計視覺化 UI 系統介面,並透過 Python 串接 SQL Server 之企業營運財務歷史資料,加以計算整理。
  2. 與合作廠商資料串接及討論畫面排版;協助廠商架設視覺化系統網頁,並適時追蹤進度。

履歷投遞

與之前基本上差不多,選擇還是科技公司、軟體業、新創公司為主。投遞的平台也是以104及Yourator為主,還有公司本身的招募系統。話不多說,直接進入面試過程及結果。

面試及結果

  1. 大學生交友社群平台_data analyst
  • 結果
    這個職位從我大學還沒畢業要開始投履歷就有,去年也有投過,但連續兩年都是被寄感謝信。後來從獵人頭打聽到,聽說要求學歷高、還要有即戰力,對於要看學歷這件事,我被刷掉也是不意外。

2. 台灣旅遊比價平台(新創公司)_資料科學家

  • 面試
    直接面對data部門主管,主管對於該職位的規劃及工作內容相當明確,主要就是要做演算法推薦系統,所以大概聊了一下過去的專案內容之後,後面都是在討論推薦系統的作法;本身對於推薦系統較為陌生,大概了解方法,但沒有實際經驗,所以……
  • 結果
    不太意外,以感謝信作收。但整體回覆速度都很快,不會讓人等待,面試過程也算是學到了一課,主要是主管對於項目很清楚,也很了解要什麼樣的人。

3. 台灣線上教育平台_資料工程師

  • 線上填寫資料
    先透過該公司的招募系統,填寫線上履歷,只能說非常的詳細,也問得很深入,由此可知此公司,所需要的人才要非常具有想法及獨立思考的人。
  • 線上測驗
    收到履歷後過幾天就收到線上測驗通知,馬上約了時間進行線上測驗。
    時間約莫1個小時,有點忘記多久。該公司會在排定時間寄送題目給你,然後在時間內寫完,上傳至Github上。

    題目有四題
    1. 第一題是字串反序排列,不得使用套件。
    2. 第二題
請寫⼀個程式,Input 是⼀個數字,Output 是從 1 到這個數字,扣除掉所有 3 的倍數以及 5 的倍數,但是 需要保留同時是 3 和 5 的倍數的總數字數。

3. 第三第四題都是邏輯題。

第三題:房間裡有三個袋⼦,⼀個只裝鉛筆,⼀個只裝原⼦筆,第三個有鉛筆也有原⼦筆,袋⼦是不透明的,單從袋⼦的外表上看不出任何差異,你不知道哪⼀個袋⼦裝了什麼。
除了袋⼦上各貼了⼀個標⽰(“鉛筆”、”原⼦筆”、”混和”),⽽且標⽰都是錯的(ex. 標有鉛筆的袋⼦⼀定不是只裝鉛筆)。
你只能選⼀個袋⼦,然後拿出裡⾯⼀⽀筆看是鉛筆還是原⼦筆,然後你要推論出這三個袋⼦分別的情況。
第四題:有三個⼈⼀起到迪⼠尼遊玩,中午肚⼦餓了,去餐廳點了⼀份現在最夯的冰雪奇緣雙⼈組,要價 900 元,付錢後,服務⽣發現今天套餐⼤特價,只要 750 元,因此服務⽣應該退還 150 元給這三個⼈,但是這位服務⽣⼀時⿁迷⼼翹,決定按扛 60 元,只退了 90 元給這三個遊客。
那麼: 三⼈各出 300 元 - 服務⽣還給他們⼀⼈ 30 元 = 三⼈各出 270 元
270元 × 3⼈ + 服務⽣私吞的 60 元 = 810 + 60 = 870 !?
怎麼不是 900 元呢?還有 30元去哪了呢? 請⽤敘述的⽅式,儘量清楚解釋問題出在哪裡。
  • 面試
    該天面試約兩個小時,前面還是紙筆測驗,包含SQL和邏輯題。時間大概是半小時,寫完之後會有人跟你討論作法,還有問說為什麼是這樣思考的。再來就是問專案經驗跟實際開發經驗。
  • 結果
    感謝信,後來再一次分享會上,有遇到面試我的人,有聊了一下當初沒有錄取之原因,主要是因為工作內容會需要與前後端串接,所以需要有網頁經驗的人,另外也有面試者比我有經驗。

4. 國際旅遊票卷平台_data analyst

  • 線上測驗
    當初投遞好像是透過Linkedin投的,有點忘記。後來就收到HR寄來的線上測驗網址,大概也是一個小時。
    題目包含一題演算法、兩題的SQL。其中一題SQL是時間排序等比較複雜。
  • 結果
    HR寄信說未通過測驗…

5. Google Cloud代理商_數據挖掘工程師

  • 面試
    直接面對香港及台灣的總經理,面試當天在辦公室利用視訊,還同時跟新加坡的工程師同步,主要是由工程師問相關技術問題;總經理們後續就是問人格特質的問題及可不可到海外工作等問題。該公司主要就是協助企業導入google cloud的相關方案,再由數據工程師,協助架構data flow等,有點像是顧問的角色。
  • 結果
    等了很久沒有結果,有寄信去問HR,但HR直接把信轉寄給兩個老闆,就再也沒有消息了。

6. 台大教授的教育遊戲平台_Data Engineer

  • 面試
    投遞履歷後,不到兩天就約面試了,當天有先技術測驗,之後就是直接與工程師review專案,到一半HR有進來一起聽,後面就是HR問相關問題。
  • 術科測試
    給了3個dataset,做指定的資料整理及運算出指定數字。
  • 結果
    感謝信…

7. 台大醫院及清大共同的醫療研究新創公司_Data Engineer

  • 術科測驗
    在PTT上看到的,投遞履歷後,不到一天就邀請進行線上測驗。題目是爬取博客來前100名的書的資料,包含書名、作者、分類等。最後要你算分類的統計量。還有找到前5%折扣的書籍。
  • 面試
    直接與工程師聊技術,中間還有幾個邏輯演算法的討論。
  • 結果
    感謝信,但我感覺是因為要求稍微高一點,而且是做影像辨識,也是比較陌生的領域。

8. 新加坡電商,目前台灣最大的拍賣APP_Data Engineer

  • 第一次面試(電話)
    唯一一間面試了三輪的公司,但每次都很快,30分鐘到一個小時。
    第一次是HR打電話來,大概問一下找工作的原因,預計什麼時候換工作這樣。就直接約去公司和部門同仁面試了。
  • 第二次面試
    第二次是到公司與部門同仁和小主管面試,主要就是聊了做過什麼商業專案,有考一題商業邏輯題。
忠孝東路的順成麵包店,請預估它一個月的營業額?
  • 第三次面試
    與部門主管面試,大概都是聊人格特質的問題,也是沒有聊很久,就結束了。
  • 結果
    這間算是我面試完,覺得非常有希望的一間,工作內容也就是很單純的商業分析。只是最後也是收到HR的感謝信……

9. 台灣直播APP_Data Engineer

  • 線上測驗
    這間是朋友內推,朋友就在他們的data部門,稍微聊過之後,就決定投定履歷試試看。線上測驗也是2題SQL&1題邏輯運算題;題目偏簡單,好像是寫1個半小時,我寫不到1小時就寫完了。
  • 結果
    交完線上測驗後,隔天就收到HR的面試邀約,但已經有拿到其他offer就拒絕了。

10. 新加坡遊戲軟體公司_data analyst

透過線上投遞系統投遞履歷,大概10天之後就收到HR的面試邀約。

  • 第一輪面試
    第一輪面試是HR的電話面試,因為是國際面試,所以HR會在約好的時間打電話給你,主要就是自我介紹、為什麼想到新加坡工作、之前大概做什麼工作。主要不要邪魔歪道,Singlish聽得懂基本上應該就沒問題了。
  • 第二輪面試
    當天最後就約了第二輪線上視訊面試的時間,在一個禮拜後。
    第二輪偏技術面試,主要就是聊之前做過什麼,還有請你解釋演算法。接下來就是30分鐘的線上coding測驗。但他會關螢幕,也不用分享螢幕,只有時間到之後才請你分享螢幕,然後解釋程式及分析內容。
    第一題是給你一組資料,做預測。
    第二題是A/B test,給你兩組model的預測率及相關數值,請你解釋兩組模型哪組好。算是偏基礎統計分析。
  • 第三輪面試
    第二輪結束後,隔天HR就寄信邀約第三輪面試,並提供相關公司文化的資料。第三輪為部門主管面試,大概都是人格特質及面對問題的處理方式,還有公司文化的問題。大概45分鐘就結束了。
  • 結果
    隔天就收到HR的訊息,恭喜我錄取,跟我要一些基本資料,就寄offer letter來,詢問是否要接受這個package。後續就有專門的HR協助辦理簽證及相關手續。大約是一月初拿到offer,後續有相關的reference check及簽證所需文件,就依指示提供給HR。大概是2月初HR就向新加坡申請工作簽證,約2週後,就收到工作簽證核發,也就準備前往新加坡。

結論

這次投遞履歷的時間點不算太好,剛好在各家公司年末結算之時,職缺其實偏少,真正有職缺的我相信也都是需要即戰力(相對要錄取就比較難)。所以這次在台灣的錄取率偏低,雖然有點氣餒,但也更加了解市場需求。經過兩年AI人工智慧吵得沸沸揚揚,市場對於相關人才的需求越來越精準,開出來的條件也越來越高,只能說現在要踏入這個圈子,一定要有一定的水準及技術。

現在市場上對於資料科學家,主要分成三種領域:

  1. 數值分析(商業分析,預測數值居多
  2. 影像辨識(工業應用,影像分類
  3. 文字NLP(輿論分析、文字分析

大概有這三種領域,後續才會分成是做資料工程(data processing)、網路爬蟲、演算法、ETL運算等工作內容。當然也是有一些職位是需要通包的。建議對於上面三種領域,一定要有一塊是比較了解或精熟的;再來是對於資料流、分析流的掌握及了解。最後當然還是需要有實作,才能夠證明自己是有實戰經驗的。

以上作為2019的紀錄,祈禱2020平安順利

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Yanwu
數據分析求職紀錄

Learning data, Play data. Data analyst in Singapore.