如何在DS面试中脱颖而出

网上已经有数百万篇关于数据科学家面试的文章，涵盖了从面试的期望到准备的技术问题。它们告诉你典型的面试结构、会问哪些技术问题以及你需要在回答中包含的关键词和概念。 然而，这些文章很少谈到“如何表达你的回答”。而我认为，表达方式是关键。 作为曾经的面试官和被面试者，我一次次见证到，面试不仅仅是关于知识本身。更重要的是，你需要知道如何有效地传递你的知识。面试是人与人的互动，不可避免地受到人类偏见的影响。 一个单调的回答即使内容再完美，也会比不上一个结构清晰、表达流畅且互动性强的回答。 此外，最好的面试应当像一场对话，而不是审讯。如果你占据了大部分的讲话时间，而面试官只是偶尔提问，那么这场面试很可能进展得不太顺利。接下来，让我们深入探讨如何操控面试的互动动态，以及如何通过有效的表达来增加获得工作的机会。 **你必须理解的核心概念——对话** 面试官在开始面试前常会说一句话：“这场面试是一场双向的对话……这不仅是我们了解你的机会，也是你了解公司和职位的机会。”然而，事实是，绝大多数信息的交换仍是从你到面试官。即便如此，你不能让自己占据90%的讲话时间。 关键在于，你需要有意识地组织你的回答，让面试官能够参与其中，使其像是一场对话。 以以下示例为例： 假设你在某个行业做了10年的数据科学家，曾在5家公司（A、B、C、D、E）工作，每家公司工作两年。你现在是高级数据科学家，申请首席数据科学家职位。 **糟糕的回答示例** 面试官用一个破冰问题开始面试： 问：你能介绍一下自己吗？ 你回答： 答：好的。我曾在公司A担任数据科学家，工作在‹某行业›，负责‹某项目›，该项目涉及建立‹某模型›……我使用了‹某些特征›，因为‹某行业相关原因›。之后我去了公司B，做了‹某某项目›，使用了‹某些模型›……接着，在公司E，我做了‹某某项目›，使用了‹某模型›并进行了‹某些超参数调优›…… 更多内容在图中