找工作差不多三个月时间，现在已经签了，整理一下 面经 赞个人品，也希望对于找类似工作的朋友有帮助。 一共面了二十多家（平均每家两轮 电面 ），所以基本上天天 面试 ， onsite 了五家（四家给了 offer ），后面还有四个 onsite 但是因为时间原因和工作内容，我已经签了拿到的一家，就把后面的取消了。 面试 过的公司有：google, facebook, amazon, ebay, disney, Dow, hertz, target, lyft, Ford, starups, etc. 目标职位：主要是data scientist和machine learning engineer的职位，但是各个公司也有不同的叫法，比如decision scientist, research scientist, operations research, senior analyst, AI scientist 等等。 背景：Fresh PhD, 只有一次 实习 先说一下职位之间的区别：大概可以分为两种，一种是偏向business, 平时工作主要是运用各种technique去解决business problem, 我个人比较倾向这种， 基本上每个公司都有这种职位；另一种是偏向engineering的，以编程为主，大部分只有高科技公司才有这样的职位。 基本流程： Step 1 内推 , conference carrer center/carrer fair, 网申（推荐indeed.com） Step 2 recruiter screening，这个比较简单，就是简历被选中面试了，简单聊一下背景 Step 3 电面 ，记得用耳机，找个安静没人打扰的地方，简历打印放在手边； 视频 面试记得准备白纸，以免面试官问问题需要写出来，也可以帮助自己理清思路，具体内容下面会归纳 Step 4 code challenge， 这个不是CS那种coding test，而是给你一个case study，然后十小时的时间，用python/R去完成这个case study，估计这个是专门针对data scientist的面试，并不是所有公司都有这个环节。 Step 5 电面，这个和之前的电面差不多，有没有这一轮取决于之前的...
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