想冲击 Lilly Data Scientist 岗？这份 9 月刚新鲜出炉的面经或许能帮到你。我们 Programhelp 学员刚走完一轮技术面，全程复盘了一下考点和难点，整理成这篇分享给大家。
面试流程回顾
这轮主要是 技术面，时长差不多 1 小时，考察的重点非常全面：
- Python 编程（coding + 数据处理）
- SQL（聚合、子查询、窗口函数）
- 机器学习（模型选择、特征工程、过拟合处理）
- 数据分析 & 业务场景题
这次学员技术面的问题非常硬核，几乎覆盖了 clinical trial design、precision medicine、dose-response、machine learning、RWE、basket trial、pharmacovigilance、recruitment prediction、pharmacogenomics 等核心领域。以下是完整题目 。
1. Clinical Trial Statistical Analysis Plan
Design a statistical analysis plan for a Phase III clinical trial comparing a new diabetes drug to placebo. The primary endpoint is HbA1c reduction after 24 weeks.
2. Biomarker Subgroup Analysis
How would you analyze biomarker data to identify patient subgroups that respond better to a cancer immunotherapy?
3. Dose-Response in Phase I Oncology Trial
Analyze the dose-response relationship for a new oncology drug using data from a Phase I dose escalation study.
4. Predicting Drug-Drug Interactions
Design a machine learning model to predict drug-drug interactions using molecular descriptors and clinical data.
5. Real-World Evidence Study
Analyze real-world evidence data to assess the effectiveness of a diabetes medication in routine clinical practice.
6. Basket Trial Design
How would you design and analyze a basket trial for a targeted therapy across multiple cancer types?
7. Pharmacovigilance Safety Signal Detection
Analyze pharmacovigilance data to detect safety signals for a marketed drug using disproportionality analysis.
8. Clinical Trial Recruitment Prediction
Design a predictive model for patient recruitment in clinical trials using historical trial data and site characteristics.
9. Pharmacogenomics Analysis
Analyze genomic data from a pharmacogenomics study to identify genetic variants associated with drug response.
解题思路分析
| 模块 | 解题关键点 |
|---|---|
| Clinical trial 相关 | 关注 trial design、sample size、missing data、multiplicity control，必须符合标准统计规范。 |
| Precision medicine / biomarker | 将 EDA、ML、validation、biological pathway 串联起来，而不是只跑模型。 |
| Dose-response & Phase I | 把握 dose-toxicity、安全性界定，以及 PK-PD 联动分析。 |
| ML 建模 (DDI / recruitment) | 考察 feature engineering、模型选择、validation、interpretation，特别注意避免 data leakage。 |
| RWE 分析 | 熟悉 propensity score、IV、marginal structural models 等因果推断工具。 |
| Basket trial / Adaptive design | 掌握 Bayesian hierarchical modeling 和 interim futility analysis。 |
| Pharmacovigilance | 应用 PRR、ROR、IC 等 disproportionality measures，同时考虑 confounding 和 regulatory reporting。 |
| Pharmacogenomics | 关注 QC、association、multiple testing、rare variant analysis，并最终落脚到 clinical translation。 |
这些题目最大的特点就是覆盖面很广，从 clinical trial design、biostatistics 到 RWE、biomarker、pharmacogenomics，再到 machine learning 和 predictive modeling，几乎涵盖了医药行业 DS 的全链路技能。它和互联网常见的算法题不一样，更强调应用场景，比如 basket trial 设计、safety signal detection、patient recruitment 等。除了统计建模，还要求理解临床设计逻辑、监管要求（FDA/ICH），并且回答必须有结构，能从设计、方法、验证到落地系统展开，而不是一句话带过。
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