原標《數據分析多家面試分享》

文/Cathy Chen

2022年開始決定面試後，從2月陸陸續續面試到10月，總共面了HP、華邦電子 、SEA Group、17 LIVE、緯創資通、蝦皮、Pinkoi、Dcard、Titan、LINE TAXI、MIGO、樂天、國泰、和泰聯網、Good Night、趨勢快20間的面試，總算告一段落，趁還有記憶紀錄一下這段時間的辛酸血史

HP - Data Scientist

應徵方法：Hunter

面試流程：一面

主要隸屬於Operation下的DS，主管也很老實說目前正在進行公司數位轉型，所以很多制度都還很不一定，主要協助跨部門的資料分析，聽起來做的事很雜，但好處是公司對於技術開發上與軟體的豐富度都很足，有很多資料可以玩。

結論：Offer Get

華邦電子 - Data Scientist

應徵方法：HR

面試流程：三面

部門成立還很新，主要特別的不是針對半導體進行分析，而是做一些公司內部的分析與Business上的分析，聽起來做的題目很廣，三面的過程只是一路呈上主管進行面談，唯一有被問到的問題是介紹專案中使用的演算法在幹嘛，bagging跟boosting的差異。

結論：Offer Get

SEA Group -Data Analyst

應徵方法：Hunter

面試流程：二面

一開始會先有前測，主要是考SQL、Python、PySpark，考過後才開始一面，主要的工作內容是協助SEA Group底下蝦皮金流與蝦皮店到店的物流分析，分析流程是否有再造改善的空間，二面則是連線新加坡，進行第二次SQL考試，老實說二面壓力蠻大的是寫考卷的過程中面試官是全程看著你考，所以也緊張粗心了，當下就會知道面試結果

結論：Reject

17 LIVE -Data Analyst

應徵方法：HR

面試流程：二面

一樣會有前測的三題SQL，考過後就開始一面，一面是DATA lead進行面試，主要也是先介紹專案，過程中主管很在意用了哪些演算法，要能講出演算法在幹嘛，如何調參數等等的，但我是不知道DA問這麼細要幹嘛XD，接著就是二面，二面主要是case study的面試，但是是全英文面試，一切來的太突然，整個沒準備好，自己覺得表現得很差

結論：無聲卡

緯創資通 -Data Scientist

應徵方法：HR

面試流程：一面

主要介紹過去專案，面試的兩位主管再針對專案問得比較詳細，算是輕鬆的面試，但因為緯創的DATA team主要在崑山，主管一開始是問新竹與昆山的意願，我是表示不排斥出差但希望以新竹為主，過兩天接到HR的電話說不去崑山就不予錄取==，當下整個傻眼，就直接秒拒絕

結論：Reject

蝦皮 -Data Analyst

應徵方法：HR

面試流程：三面

一樣會先有SQL前測，一面試PM team介紹合作模式的部分，二面則是Data team介紹主要的工作內容，有點像是數據PM的角色，同時要了解使用者的需求，同時要出分析資料給使用者，三面則是數據部門的主管，也是先閒聊，之後一題case study

結論：Reject，但有偷偷跟在裡面的同事打聽原因，說是我在咖啡廳面試背景太吵==

Pinkoi -Product Data Analyst

應徵方法：官網自己投履歷

面試流程：一面

會先出回家作業，算是蠻有趣的考試，主要是用他們家的系統，在裡面自己存取query的結果，並做dashboard，面試直接是Product Team Lead進行面試，算是面試多間以來覺得最喜歡的一場面試，主管會以引導式的方式讓你講解你做的dashboard，可以給user帶來哪些分析，主管很重視統計理論，這場面試也是我覺得學到最多的面試

結論：Reject

Dcard -Data Analyst

應徵方法：Hunter

面試流程：沒面到XD

一樣先出回家作業，給一個禮拜的時間用google data studio建dashboard並說明重要的五項指標(我只建完就交卷了活該)，然後一題SQL題目計算商品轉換率

結論：Reject

Titan -Data Scientist

應徵方法：Hunter

面試流程：一樣沒面到XD

一樣是給一個禮拜的時間做回家作業，算是幾個面試中覺得考得最有趣也最有難度的考試，主要是考應用題，及如何使用統計的方式證明結果

結論：Reject

LINE TAXI -Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試流程：三面

先考前測的SQL，接著是整個Data team團體面試，後來才知道除了team lead以外其他都是實習生，面試過程主管會很認真地聽你介紹的專案，中間也有出一些case study的考題，二面一樣是Data team團體面試，其實不知道兩面差在哪XD，最後一面是人資面試

結論：無聲卡

MIGO -Senior Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試流程：一面

先考30分鐘的SQL，過程粗心了一下，幸好面試官很好還有提醒我，工作內容主要是協助客戶做技術服務，所以遇到的產業會非常廣，從很傳產到大公司都會是公司的客戶，但面試官也老實說大部分都是想做數位轉型的客戶，所以大多時候多是在協助客戶做資料收集，並且大多都是在跟客戶做溝通

結論：Reject

樂天 -Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試流程：二面

前測是先考一些選擇題，大多都是商業指標的計算，題目還算蠻生活化的，接著就是用人主管面試，主管對於專案的每個細節都問得非常詳細，也感覺部門做的分析蠻有趣的，中間也會問一些case study像是推薦系統的問題，面談過程還蠻愉快的，二面則是HR面試

結論：無聲卡

國泰數數發 -Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試過程：三面

一面主要是兩位主管進行面試，因都是金融同業，做的分析方向與專案大多都很相似，所以談的過程很有共鳴，二面則是用人主管，算是聊聊天看看人格特質，三面則是其他部門主管團體面試

結論：無聲卡

趨勢科技 -Senior Data Analyst

應徵方法：Hunter

面試過程：二面

一開始Hunter 幫我一次投了Senior Machine Learning Engineer跟Senior Data Analyst，前測的Codility直接考Python 的hard，寫到崩潰應該沒對任何一題，面試前HR才看考卷，原本打算直接取消面試，後來Hunter溝通過後決定取消Machine Learning，只有面DA，之後也補了一次SQL的Codility，幸好有寫完也寫對了，一面主要是做專案介紹，另外主管也介紹了工作內容70%要做user behavior的分析，並給RD進行分析上的建議，30%則是做跨部門的Business Analysis，資料都在雲端，所以要對GCP、Azure、Microsoft的產品有一定程度的熟悉，二面則是HR的人格特質面試，整體面試還算愉快

結論：Offer Get

老實說面了這麼多也收到不少的Reject信跟無聲卡，面試到後面會覺得很絕望，原本打算趨勢科技面完就等明年年終後再說，想不到上帝關了我這麼多扇門後終於幫我開啟了最後一扇門，也很謝謝很給力的Hunter幫我爭取到面試的機會。

※本文由 Cathy Chen 授權勿任意轉載，原文《數據分析多家面試分享》

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