这次来聊聊 Roche Data Scientist 面试的完整体验。整体来说，我觉得 Roche 的面试氛围相当友好，不像某些公司那样“技术拷问”，反而更像一次专业的科研讨论。面试官非常有耐心，也会在合适的时候引导思路，还会夸一句 “That’s a good point”，让人瞬间放松不少。
我个人是走 research-oriented 的 DS 方向，主要聚焦在 clinical data 和 machine learning 应用。整场技术轮持续了 50 分钟左右，一共分为三个部分：Coding Challenge、Machine Learning Discussion、以及 Domain-specific Questions。下面详细拆解每个部分。
Part 1: Coding Challenge
面试一开始，面试官发了一个 clinical trial dataset，里面包含患者 ID、treatment assignment、primary endpoint（主要疗效指标）、以及 adverse events（不良事件）等字段。要求是分析 treatment efficacy（治疗效果），并识别 potential confounding factors（潜在混杂因素）。
我在听题的时候就意识到，这其实是个“统计思维+数据分析”的综合题，而不仅仅是纯 coding。
我先快速查看数据结构，发现 primary endpoint 是一个连续变量，于是我用 Python 先做了基础清洗（missing value、outlier 处理），然后写了一个简单的 groupby + aggregate，计算不同 treatment group 的均值差异。
面试官让我解释统计检验的选择：“Why are you using t-test instead of other tests?”
我回答说：“Because the primary endpoint looks continuous and approximately normal, and our sample size is reasonably large. So t-test would be appropriate here. If it were binary, I’d use a chi-square test instead.”
他听完点点头，说 “Good reasoning”。
接着进入了 confounding factor 的讨论——这是我觉得最有挑战的一部分。面试官问：“How would you identify potential confounders?” 我解释了可以先从 correlation matrix 出发，找与 treatment assignment 以及 outcome 都有显著相关的变量；然后可以进一步用 regression model（比如多元线性回归或 logistic regression）去验证这些变量是否真的 confound the treatment effect。
面试官追问：“What if you suspect a hidden confounder that’s not in the dataset?”
我答道：“Then I’d mention this limitation clearly in the analysis and, if possible, suggest using instrumental variable analysis or sensitivity analysis to estimate its potential impact.”
这段对话挺像论文答辩的，感觉对方在考察的是思考逻辑和假设严谨度，而不是单纯的代码能力。
Part 2: Machine Learning Discussion
第二部分更偏 conceptual，面试官提出了一个开放性问题：“If you were to design an ML system to predict drug-drug interactions (DDI), how would you approach it?”
我先定义了问题范围：DDI prediction 本质上是一个 link prediction / classification 问题，输入可以是药物的分子结构特征（比如 SMILES embedding、分子指纹）以及药理学特征（target, pathway, indication 等），输出是两药之间是否存在 interaction。
我提出的 pipeline 是：
- 数据层面：从公开数据库（如 DrugBank、TWOSIDES）构建正负样本；
- 特征层面：利用 graph-based 表征（例如用 GNN 从分子图提取 embedding）；
- 模型层面：可以尝试 Siamese network 或者 Graph Convolutional Network；
- 评估指标：AUC、Precision@k、以及对不平衡样本的 recall。
面试官追问：“How would you make the model interpretable?”
我提到可以结合 SHAP value 或 attention weight，帮助分析哪些分子片段或机制特征导致模型预测为 positive interaction，这样能提高在药物安全审查中的可解释性。
整体这部分非常像一个 mini research proposal。面试官很感兴趣，还顺势聊了 GNN 在化学分子空间的可迁移性。
Part 3: Domain-Specific Questions
最后 15 分钟左右是领域问题，主要考察你对制药数据和 clinical process 的理解。
问题包括：
- “What are the main phases of a clinical trial and what’s the purpose of each?”
- “How would you handle missing data in clinical studies?”
- “Can you explain what a surrogate endpoint is?”
这些题目虽然看似基础，但如果你回答得太 textbook，面试官会立刻反问细节。所以我在回答的时候尽量结合实际例子，比如 “In Phase II trials, we usually focus on efficacy and dose optimization, while Phase III aims for large-scale validation. That’s why missing data handling here needs to preserve comparability across treatment arms.”
面试官对这类回答很满意，还补充了一些他们在 Roche 内部 pipeline 上看到的实际挑战，比如多中心 trial 数据的 heterogeneity。可以感受到他们真的在一线做 clinical AI 相关工作。
总结
Roche 的 DS 面试是我经历过的面试里氛围最轻松、但思考深度最高的之一。题目本身不算“难”，但考察点非常全面：
- 统计分析是否能自圆其说；
- 能否结合 domain knowledge 做出科学推理；
- 以及 machine learning design 是否体现出研究视角和可解释性意识。
我觉得表现好的关键不在于是否写出完美代码，而是能不能在过程中展现科学家的逻辑和好奇心。
面试官最后还说：“You clearly have both analytical rigor and curiosity — that’s what we like to see.”
听完真的觉得值了。
如果你也准备 Roche 或类似制药公司的 DS 岗，建议一定要：
- 熟悉 clinical trial data 的结构和常见变量；
- 复习 hypothesis testing、confounding、missing data handling 等统计主题；
- 多准备几个 domain-aware 的 ML 案例，比如 drug response prediction、biomarker discovery、或者 treatment effect estimation。
整体体验下来，我只能说——Roche 的面试真的很科学、很友好，也很考思维深度。
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