Mock Interview + debrief
for Machine Learning
and Date Science
不少人都經歷過自我感覺不錯但是掛了的面試，
或者回答的亂七八糟反而過了。
你想觀摩、研究
甚至親自參加真實的Interview嗎？
你想知道你面試掛在什麼地方，
如何改進嗎？
你想知道面試官尋找的訊號嗎？
來一場一對一面試怎麼樣？
小K老師在多家公司做過面試官和Hiring Manager，參與設計和定義多家公司的面試流程、面試題目和級別評判標準。她會針對你的求職方向（Data Scientist or Machine Learning Engineer），進行模擬面試，之後按照公司內部debrief的標準，給你提供feedback和改進建議。
在這裡也介紹一下兩種型別的interview：
第一種是experience interview（考察經驗）
面試官看你簡歷裡的經歷，聊你的專案情況，詢問你做過的事情細節。
公司希望瞭解你的經驗和背景。對你來說，這是一個你向公司兜售技能和強項的機會。
在Recruiter screen, TPS，Hiring manager screen和onsite都會被問到。不少一線公司對高階職位會有專門的一場面試專門考察過去的經驗。合理的描述會對有加分。New grad 面試中experience面比重較輕。
這種面試並不僅僅是所謂的behavior interview，因為面試官會評估你過去的經驗。
Experience interview可能發生在面試的任何階段，尤其是掌握決定權的hiring manager，必然會親自盤問，瞭解你跟職位的匹配程式。
第二種是technical interview（考察技術）
這部分關注你能否解出面試題，跟你從前經歷關係不大。
Data Science 會考察 analytics, AB test, 建模等問題，有的公司也會問一點演算法題。
Machine Learning Engineer 會考察機器學習演算法深度，機器學習系統設計/構架，演算法和資料結構，有時候也會考察常規系統設計。
兩種面試都很重要。technical interview不用多說，無論是technical phone screening（通常說的電面），還是onsite interview，除了沒有技術背景的HR/Recruiter，其他所有給你面試的人都可能隨時考你。
針對這兩種面試，小K老師提供什麼輔導？
兩門課程：
DS403 Experience Interview
DS404 Technical Interview
針對人群：
想找Data Scientist or Machine Learning Scientist/Engineer工作的同學。
報名方式與流程
DS403 Experience Interview
DS404A Technical Interview for Data Science
DS404B Technical Interview for Machine Learning
小K之前在地裡開設過的課程：
Data Science 501
Analytics 資料科學麵試40+真題講解 | 科技公司如何以資料分析來驅動產品開發
Data Science 601
AB Test | Experimentation 科技公司如何做實驗
Data Science 401
工業界資深資料科學家教你破解各大公司面試！
Data Science 402
Resume workshop for Data Scientist and Machine Learning Engineer
或者瀏覽器裡訪問 learn.1point3acres.com 檢視
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