最近不少同学在冲北美大厂 DS 岗时都会把 LinkedIn 放进目标清单，但真正面过的人都知道，这家公司的筛选强度一点不输 FAANG。整体流程通常在 4–5 轮，从产品理解到技术深度，再到价值观匹配，几乎每一步都在验证：你是不是一个既懂业务、又能落地的数据科学家。
下面把完整流程和真实考察重点拆开讲一遍，给准备投递 LinkedIn NG Data Scientist 的同学一个更清晰的预期。
Recruiter Screen
第一轮通常是 30 分钟 Recruiter 电话。很多人会误以为这是走流程，但实际上这里已经在筛人。除了常规的背景介绍和求职动机，他们还会围绕 LinkedIn 产品本身发问，比如你认为 LinkedIn 最重要的 Metrics 是什么、如何理解它的商业模式、平台的核心价值在哪里。
这一轮的本质是在看你有没有产品理解力。很多候选人会直接说它是一个找工作的平台，但在面试官眼里，LinkedIn 更像是一个职业身份网络，同时具备 B2B 和 B2C 双轮驱动的属性，收入来自招聘、广告和订阅，并且拥有极强的 network effect。如果理解停留在表层，很容易直接止步第一轮。
建议提前想清楚平台的 North Star Metric、供需如何匹配，以及用户为什么会长期留在这里。面试官更期待看到的是深度思考，而不是功能描述。
Hiring Manager Screen
这一轮往往被低估，但其实非常关键，很多 Hiring Manager 会在这里直接决定是否继续推进流程。面试形式通常是 Product Case 和 Analytics Case 的结合，例如如果想提升内容互动率，你会如何设计 A/B Test；新功能上线后 DAU 持续下降，你会如何拆解原因；或者如何判断一个功能是否真的创造了用户价值。
这里考的不是复杂公式，而是结构化思考能力。一个成熟的回答通常会先明确目标指标，再拆解影响因素，然后设计实验并验证结果，最后给出可落地的业务建议。面试官希望看到你既能像产品经理一样理解用户和场景，又能像数据科学家一样用数据做判断。
只会建模在 LinkedIn 是不够的，他们更看重你是否具备商业敏感度，以及能否把分析结果转化为决策依据。
Technical Interviews
技术面通常有 3–4 轮，由 Data Scientist 或 Engineer 主导，覆盖 SQL、Python、Statistics、A/B Testing 和 Machine Learning 等多个方向。题目整体属于中等偏上难度，但真正的压力来自时间限制——节奏非常快，你需要在有限时间内准确完成分析和表达。
LinkedIn 的技术面有一个很明显的特点：明显偏业务场景，而不是纯算法。例如他们可能不会让你刷特别难的 LeetCode，却会深入追问实验污染如何检测、样本不均衡怎么处理、指标波动是否真实存在。这类问题更接近真实工作环境，需要你具备判断能力，而不仅是解题能力。
很多候选人不是不会，而是没有适应这种高密度沟通和快速推理的节奏。提前用“边想边说”的方式练习，会明显提升表现。
Final Round
最后一轮通常会和 Senior Leadership 或资深 Manager 对话。技术已经不再是重点，对方更关注你的团队协作经历、如何处理冲突、职业规划，以及为什么选择 LinkedIn。
这家公司非常强调 “Members First” 的理念，也就是所有决策都应围绕是否为用户创造长期价值展开。如果你的回答只强调增长、变现或效率，而忽略用户体验，往往不会加分。他们更希望看到长期主义、同理心、合作意识以及对结果负责的态度。
换句话说，他们寻找的不只是能力匹配的人，更是价值观一致的长期建设者。
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