美國數(shù)據(jù)分析師分享Amazon面試經(jīng)驗

在 Nordstrom 數(shù)據(jù)實驗室度過了兩年美好時光以后, 我獲得了一個亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) S3 部門的崗位。我為即將開始的人生新篇章感到興奮，也為耗時又折磨人的面試過程終于結(jié)束松了口氣。面試通常包含三種初篩的一種，以及全天的現(xiàn)場面試。這些面試充滿壓力，因為不知道會被問到什么, 而且對方通常期待你大秀智力，數(shù)據(jù)科學家正常情況下不太會做這種事（至少不會脫離上下文，僅憑記憶在電話中大秀智力） 。

你需要時間

如果你在考慮跳槽（或進入這個行業(yè)），我能給出的最好建議是現(xiàn)在就開始準備。你需要給自己大量時間, 避免填鴨模式?；c時間確保你能用自己的語言解釋核心概念。電話面試的問題通常是這樣：“如何向一個工程師解釋什么是 p 值？”假設(shè)，要向一位非統(tǒng)計專業(yè)，不使用專業(yè)術(shù)語的工程師解釋。毫無疑問，你不想在這樣的場合初次解釋這些基本概念。 此外，不要低估緊張對于你記憶的影響，哪怕是回憶那些自認為很了解的內(nèi)容。如果你是行業(yè)新人，你可能需要給自己更多時間去準備自己不熟悉的概念。

我也建議多花時間準備個人資料，即你的簡歷和自薦信。這個問題上有兩種看法，一派認為這很重要，一派認為這不重要。面試官真的會細看這些資料嗎？很難籠統(tǒng)回答，但當我在 Nordstrom 工作時參加過海量面試，就個人而言，我非?？粗剡@些資料。拼寫錯誤不能容忍。自吹自擂的自薦信不是好兆頭。糟糕的個人資料代表對崗位缺乏興趣（或缺乏對閱讀者的尊重），而堆砌關(guān)鍵詞是在暗示面試官詢問申請者何時何地做了這些。 在更廣泛的技術(shù)領(lǐng)域，大家傾向于認為 GitHub 上的東西才重要。但大多數(shù)公司，尤其是大型公司，不會看你的 GitHub 。他們會看簡歷和自薦信（這可能讓人驚訝，但科技不是精英統(tǒng)治的）。最終這些文件會體現(xiàn)你如何職業(yè)化地自我展示，所以它們的確重要，哪怕你之前不這么想。

實踐出真知

我建議多做實踐并分析自己的弱點。許多人誤以為反復(fù)讀書是最有效的學習方法，但這不是當場解決概率問題和邏輯謎題的有效辦法(在你開始學習之前，強烈推薦《Make it Stick》一書)。通過專心解決實際問題，你會立刻發(fā)現(xiàn)自己的弱項，并確定學習的優(yōu)先級?；〞r間在已經(jīng)了解的事情上是一種拖延癥，何況你都已經(jīng)很忙了。此外，這是一個技術(shù)領(lǐng)域，你應(yīng)該準備好在技術(shù)層面回答問題。如果可以，我建議站在一塊白板前面解答實際問題，以便讓自己適應(yīng)這種寫字方式還有邊說邊寫。在 Quora 上能找到很多相關(guān)的建議和面試問題。

圖一: 我在密歇根大學讀博期間為第一輪面試布置的辦公室。當時我很青澀，剛剛轉(zhuǎn)換領(lǐng)域，因一無所知感到害怕。這種偏執(zhí)程度既不健康也不推薦。

盡可能多了解未來的崗位

你知道什么是信息訪談（ informational interview ）嗎？在我朋友使用這個方法之前，我也不知道這是什么！有時面試過程在推進，但你不知道自己是否想要這份工作。那么你可以讓對方減緩節(jié)奏，然后做個信息訪談以確定這是否是你真正想要的工作。你也可以花時間“偷窺”公司和面試官。比如，為了亞馬遜的現(xiàn)場面試， 我花時間在 Linkedin 上查了每個面試人員和他們的背景。這會幫你猜到他們會提的問題。哦，這人是個工程師，那她可能不會問你統(tǒng)計方面的內(nèi)容，但可能會問拓展方法的內(nèi)容。等等她是個高級管理工程師，也許她會想了解我對領(lǐng)導(dǎo)能力和人際交往技巧。Ellen Chisa 有許多關(guān)于面試禁忌的建議。

獲取資源！

你可以料到以下領(lǐng)域會被問及：統(tǒng)計學、機器學習、預(yù)測、算法、所有計算機系本科生應(yīng)該了解的知識，以及與上面所有領(lǐng)域相關(guān)的擴展性和表現(xiàn)。哦對了，你還要準備用一種你選擇的語言編程。小菜一碟吧？！

書籍

搞本概率論入門書，具體是哪本不要緊。我用的是Ross寫的, 典型的本科概率論教材。要是你有這本，我推薦做 1~5 章的自測題，以此決定是否在上面花更多時間。組合數(shù)學和基本概率問題是電話面試必備，要確保掌握。我也用過 Casella 和 Berger 寫的教材來復(fù)習期望和方差，這書可以說是統(tǒng)計學者的圣經(jīng)?；\統(tǒng)地說多數(shù)面試比教材簡單。

對于計算機相關(guān)的內(nèi)容，我一般參考三本書：《Programming Interviews Exposed》,《Cracking the Coding Interview》和《Programming Pearls》。 第一本是三本中最綜合的。如果時間只夠讀一本書，就讀這本。第二本簡潔具體，針對 Amazon，Google 和 Facebook 這樣的大公司面試，但不廣泛適用。我使用的版本還有些煩人的插圖，教你確保自己是“一個跟面試官愿意叫你喝酒的哥們”。這書的哥們兒氣重到我最終棄讀（本來期待得到更有價值的內(nèi)容）。第三本無關(guān)面試。它是一個計算問題和解決方法的思維闡釋的集合。這本書不止適用于學習，還適用于理解計算過程。如果有時間讀一讀此書會是種享受。

圖二: 一些課程允許閱覽存檔的內(nèi)容，不必等待（新的）講義

對，就是 Coursera 這玩意兒。如果你已經(jīng)丟掉了舊教材又不想買什么書，Cousera 上的資料就可以滿足你。我非常非常非常推薦約翰霍普金斯大學的生物統(tǒng)計訓(xùn)練營。這是對統(tǒng)計學本科一年級課程的有效復(fù)習。別花太多時間看課程視頻。用測試題和作業(yè)進行自我檢測，然后再去看薄弱環(huán)節(jié)的視頻。也可以看看數(shù)據(jù)科學專項課程。跟上面的課是由同一批老師組織的，內(nèi)容包括探索性數(shù)據(jù)統(tǒng)計和R編程。吳恩達的機器學習一定要學且其樂無窮。他善于闡釋方法背后的動機，并在課程中花了很多時間訓(xùn)練直覺。直覺對電話面試尤其有益，這些面試中你可能不想強調(diào)技術(shù)細節(jié)卻又要證明對領(lǐng)域的熟悉。由于我當時的目標是亞馬遜，所以云計算專項課程也令我受益。我正從零售技術(shù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向云計算領(lǐng)域，并且想更好理解我將面對的問題。在這種情況下，我只看了課程視頻來學習這個領(lǐng)域的用詞，而未深究技術(shù)細節(jié)。我總是在搜羅 Coursera 的好課程，如果你有推薦的課程可以給我留言！

Coursera 的課程起止時間制讓我惱火。最近我發(fā)現(xiàn)，許多課程可以閱覽之前存檔的資料，不用等待新課開始。這對我來說是個重要變化，快去試試吧！

祝你好運！

以上就是我所謂的干貨。但我還想講一些老生常談。

第一，保持鎮(zhèn)靜！過于緊張會讓你無法回憶起一些知識。這對我來說是個麻煩，令我做出一些瘋狂的事，比如把所有東西寫下來貼墻上，但不推薦大家也這樣做。我最新的瘋狂手段是在電話面試之前幾分鐘做健身操，使自己汗流浹背氣喘吁吁。除此之外，如果你住在目標公司的所在城市，就直接約面試官面談。我表情充沛，而且能比電話面試表現(xiàn)更好。

不要忘了你同時也在面試對方。相信你的直覺。我曾對一個創(chuàng)業(yè)公司進行了信息訪談。我感覺對方目中無人，根本不聽我說話，但我仍對那份工作感興趣。我試圖跟進，但每次都要預(yù)約一萬次才能得到確認。那是一次很糟糕的經(jīng)歷，如果我相信了我的直覺（這些人不靠譜）也就不至于浪費那么多時間。再有趣的工作也不值得每天花八小時跟不尊重你的人在一起。

最后一點，不要把自己的經(jīng)歷跟其他人比較，因為你會誤解或失望。當我在經(jīng)歷面試時，碰巧一些我熟悉的同事也在接受面試。那時把自己的經(jīng)歷和他人相比較后，我覺得又驚訝又生氣。簡單來說，我和一個資歷較淺的男同事在同一個星期面試了同一個崗位。他被團隊成員當面面試，對方問了擲骰子概率這種很基礎(chǔ)的問題。我卻被不同辦公室的人電話面試，對方問了我一個博弈論最優(yōu)解問題。這事令人難以接受，也很難不亂想不生氣。現(xiàn)在我把這事解釋為招聘經(jīng)驗不足和公司不成熟。這公司不知道如何面試我的崗位，甚至可能因此雇用我不想共事的人，我不想在這種地方工作。

最終你應(yīng)該盡可能準備充分，但不要因為你的知識有漏洞而懊惱。相信自己，相信自己的印象。從失敗的面試中學習，以便搞定下一個。