IBM 資料科學家 面試心得分享｜面試經驗分享
無論你正面臨面試挑戰，或是在職場中努力站穩腳步，這裡整理了實用經驗與建議，協助你釐清方向、提升應對力，並在每個職涯轉折點做出更明智的選擇。
文章目錄
▲IBM 資料科學家面試，圖片來源: freepik
文/Wu Harlem
面試背景
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NTUST, Information Management, MS
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實習經歷：趨勢科技 Machine Learning Intern/威盛電子 AI Application/Frankish International Back-end Engineer Intern
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技術背景：Neural Network應用於NLP領域，包括搜尋引擎及情感分析
徵選流程
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02/02 — 第一關：投履歷
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02/22 — 第二關：智力測驗
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03/29 — 第三關：AI pre-interview
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04/17 — 第四關：IBM career day
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04/27 — Offer Get
智力測驗
總共五題，有數學題、走迷宮等等，以遊戲的方式呈現，有時間限制，會愈來愈快，蠻好玩的XD
基本上不用太多準備，平常心考就好！
AI pre-interview
Pre-interview通常是HR問題，形式是錄音，可以刪除跟新增直到錄好為止，五題總共是一個小時：
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Q1. 學過什麼技術，分享一下過程
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Q2. 團隊有遇過什麼樣的瓶頸，你有什麼樣的作為
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Q3. 有沒有做過什麼準備，來完成一件事情
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Q4. 有沒有把創意用在生活、工作之中的經歷
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Q5. 遇過最大的困難（ENG）
這一關，主要是透過學經歷，來了解candidate的談吐及思考框架，假如沒有實習經歷，可以用學校做過的專案來代替！
IBM Career Day
這一關以往是在公司裡，由於疫情也是在線上完成。面試官是IBM的首席資料科學家 MJ Hsieh（一開始知道超緊張XD）
- 面試官講解部門工作內容
- 自我介紹簡報
- 面試官問技術問題
- Q&A
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Q1. 遇過什麼資料集很難處理
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Q2. 覺得自己熟習哪個領域的技術
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Q3. 如果還有機會，你會怎麼處理之前的問題
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Q4. 今天假設有個金融業問題，給定金流資料、客戶資料等，模型要怎麼處理這樣的資料
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Q5. 跟客戶有沒有遇到溝通上的問題
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Q6. 客戶如果問模型測試的效度？（用模型來預測客戶是否會抱怨某產品）
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Q7. 在IBM的想像跟五年後的想像？
Career Day的面試主要圍繞在面試簡報及過去的AI專案中，面試官也提了許多情境題，大多是技術相關，主要想了解我們在業界中會怎麼利用AI solution來解決客戶的問題，也是我認為AI目前很重要的議題。
後續心得
整個面試流程大約三個月，整體下來面試也很愉快，大部分的面試內容跟AI專案有關，並要求面試者在簡報中提到自身的AI相關技能樹，自己面試下來，覺得主考官在意的是有無AI專案落地經驗和團隊溝通技巧，畢竟IBM GBS部門屬於顧問團隊，也是Data Scientist所需之經驗。
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文由 Wu Harlem 授權轉載, 原文:《IBM Associate Data Scientist (2021 Campus Hire) 面試經歷》
