疫情期间，各大公司都缩减了招聘名额，但是数据科学家岗位的招聘在很多科技公司内部却没有受到影响，甚至有些公司由于他们的行业属性面临着激增的用户流量与用户需求，从而扩招了数据科学家。前一阵子我面试了谷歌的数据科学家岗位并且成功拿到offer，所以今天趁着面试的记忆还鲜活，赶紧写一篇面经供大家参考。

在谷歌公司，数据科学的工作内容涵盖面非常广，从提高广告效果到网络基础设施优化，各类团队都有工作内容不尽相同的数据科学家。

谷歌数据科学家的工作特点：侧重于实验（Experimentation）

谷歌的数据科学家职位是一个着眼于指标和实验的分析职位，曾经这个职位被称为定量分析师，后来为了吸引更多的人才才转为数据科学。对比谷歌公司中同样存在的机器学习和产品分析师职位，二者侧重点有明显的不同，后者更侧重于工程和产品方面。

这也是大家申请谷歌数据科学家时要注意的地方。因为每一家公司的数据科学家工作内容都不一样，有一些是侧重于数据模型的搭建（data modeling），工作性质更偏向data engineering，但在JD中这些岗位可能也被称为数据科学家；有一些数据科学家岗位则侧重于机器学习与算法研究，那么他们的工作内容会涉及很多建模。而谷歌的数据科学家侧重于数据科学中的实验，比如A/B测试等。当然在不同的组也会有不同的侧重，谷歌内部的数据科学家的职责也非常多元，所以如果你在准备谷歌的数据科学家面试时，就需要有针对性地准备。

背景要求

谷歌通常只招在分析或相关领域有至少2-3年行业经验的人。但是谷歌也为数据科学领域的实习生和毕业生提供了一些项目。对于应届博士毕业生而言，参与这些项目的意义尤为重要。

技能要求

具有统计学、计算机科学、生物信息学、计算生物学、工程学、物理学、应用数学、经济学、运筹学或相关定量学科的硕士或博士学位，或同等实践经验
熟练掌握各项统计软件（例如MATLAB，Panda， Colab，S-Plus，SAS）、编程语言（例如Python，R，C++和/或Java）以及数据库语言（例如SQL）和管理系统
具备大数据和云平台部署大规模数据科学解决方案的经验
具有重点在商业分析、设计和构建统计模型、可视化、机器学习、数字归因、预测、优化和预测分析的数据科学方面的经验
了解先进的统计概念和大数据集机器学习的应用经验
具备建立问题框架、解决问题、项目管理和人员管理技能

谷歌数据科学团队

数据科学家分布于谷歌公司的各个团队中，从市场营销部门到谷歌研究部门，数据科学家们利用先进的分析、机器学习理论以及统计概念和方法来识别开发产品和提升客户体验的机会。

Google最常见数据科学家的团队是：

工程和设计团队(Engineering and Design)：数据科学家们应用高级分析并构建数据分析工作流，同时与各个团队进行跨职能协作以提供对业务有影响的建议。
gTech专业服务团队(gTech Professional Services)：数据科学家们利用技术实践、优化和关键解决方案帮助客户实现广告业务目标。
谷歌地图核心指标团队(Google Maps Core Metrics)：数据科学家们开发核心指标和实验方法，从而定义如何衡量和测试谷歌地图的参与度，采用率和保留率。
地理团队(Geo)：数据科学家们在大型地理数据集上应用高级分析工具构建数据分析工作流，研究和开发分析、预测和优化方法，并在各个级别上提出业务建议。
运营和支持团队(Operations and Support)：数据科学家们与工程师合作分析、解释数据并制定可以衡量结果的指标，并将新工具集成到客户支持和运营中。
广告团队(Ads)：数据科学家们利用统计研究和机器学习概念来建立和扩展谷歌的广告功能。
广告搜索团队(Search Ads)：数据科学家们设计和分析复杂的实验来了解系统更改的效果并提供改进建议；通过与分析师和软件工程师在核心算法上合作来改善客户体验。
业务战略团队(Business Strategy)：数据科学家们通过与跨职能团队合作来了解其业务需求，并提供有意义的战略建议。

谷歌数据科学家职位面试流程

谷歌的面试流程通常是这样的:

HR在网申结束后通过电子邮件向申请人发送一份预筛选问卷。
预筛选结束后，申请人会接到HR打来的面试电话以了解申请人的兴趣和经历。
第一轮电话面试结束后，HR会安排申请人与谷歌数据科学家或hiring manager进行视频电话面试，时间通常为45到60分钟。
一旦申请人通过了第二轮视频电话面试，申请人将会被安排参加一个包含五个单独面试环节的现场面试。

第一轮的电话面试

第一轮电话面试通常持续30分钟左右，HR会描述职位、职责以及举例一些不同的谷歌团队，然后询问申请者是否愿意从事数据科学职位。申请者可以和招聘人员聊天，让招聘人员对申请者的技能有更多的了解。

在这轮面试中，HR主要目的是弄清楚申请者的职业目标，看看这些目标与谷歌公司的文化、价值观以及他们想要安排申请者进入的团队是否合拍。

第二轮的视频电话面试（也是技术面试）

第二轮技术面是通过申请者与谷歌数据科学家的视频会议(Google Hangouts)完成的。面试围绕着实验设计、统计和概率编码问题展开。此外，面试官还会问和申请人过去研究和工作经验相关的更多技术问题，例如询问申请人曾经遇到的技术问题以及解决问题的技术方法。

以下是中等水平的面试问题举例：

描述一个参与过的数据科学相关项目- Describe a past data science based project.
在项目中遇到了什么问题?如果数据发生了变化，会使用什么方法? - What problems did you encounter? What approach would you have used if the data was different?
回答一个统计问题(统计计算)或因果推断问题
解决一个要求在共享代码编辑器上解决的编码问题

现场面试

现场面试是谷歌数据科学家面试流程的最后一步。它包括5轮一对一的面试，面试内容涵盖统计计算、概率、产品解释、指标和实验、建模和行为问题等方面。每轮一对一面试大约持续45分钟，并且有午餐休息时间。

本文提到，谷歌的数据科学家侧重于数据科学中的实验，比如A/B测试。如果你也想获得专业的A/B测试培训，使用百万量级的原始数据，进行企业级A/B测试项目的实操的话，千万不要错过MarTechApe的《A/B测试企业级实战训练营》第三期！

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