上個月剛帶一位學員順利走完 LinkedIn Business Intelligence Engineer （BIE） 全流程面試。 整個體驗下來，LinkedIn 的面試風格可以說是「溫和但細緻」，不太會給出特別刁鑽的題，但每個問題都追得很深，尤其是專案和數據處理邏輯。 下面我把三輪流程完整拆解一下。
學員背景與面試環境
這位學員背景相當典型：
- 學歷背景：美國西海岸知名大學的數據科學碩士（Data Science M.S.）
- 過往經歷：在一家電商公司實習，負責用戶行為分析與留存指標監控，熟悉數據 pipeline 的搭建與監控。
- 技術棧：Python、SQL、Airflow、Tableau、Snowflake，熟悉 ETL 处理与 dashboard 搭建。
面試形式是 線上遠端（Remote Interview），共分三輪，由 LinkedIn 官方視頻系統完成，整體體驗非常流暢。
每輪時間約 45 分鐘，面試官都來自美國本部，語速適中、態度友好，更看重候選人講邏輯和分析思維，而不是背八股或死記硬背的演算法。
第一輪：Phone Screen（電話初篩）
這一輪是由 HR 主導的 screening。 雖然是傳統的「簡歷問答輪」 但 LinkedIn 的 HR 問得比一般公司細。
重點圍繞候選人簡歷展開，比如：
- 你過去在專案中搭建的數據 pipeline 是什麼樣的？
- 你主要用哪些工具？ （Spark / Airflow / Snowflake 等）
- 數據量級多大？ ETL 流程是誰維護的？
- 遇到 pipeline 出錯或數據延遲時，你是怎麼 debug 的？
整體感覺像是在驗證候選人是否真的“做過數據”。 如果簡歷上只是寫了關鍵詞但沒法講出細節，很容易被追問卡住。
建議準備這輪的同學，提前復盤一下簡歷中每個 data flow 的邏輯和關鍵指標，用結構化語言講清楚 「業務目標 → 數據來源 → 處理方法 → 最終分析輸出」 的鏈路。
第二輪：Hiring Manager Round
這一輪是實打實的技術+業務混合考。
開場先來一道 medium 難度的 SQL 題，題型不複雜，但考察的是數據處理的完整思路。
舉例：
有一個使用者點擊日誌表，包含 user_id、timestamp、action_type 等欄位，要求計算不同使用者在一段時間內的活躍度指標，最後輸出某種統計聚合。
面試官不看你寫得快不快，而是看你：
- 能不能講清楚表結構和期望結果;
- 會不會一步步拆 query、用 CTE 或視窗函數組織邏輯;
- 能不能解释为什么这么写。
SQL 部分結束后，manager 把大部分時間都放在了專案深挖上。
問得非常細，比如：
- 你的產品主要面向哪類使用者？
- 你們的指標是怎麼定義的？ （DAU、retention、conversion？ ）
- 數據清洗過程具體做了什麼？
- 有沒有遇到 inconsistent data？ 你是怎麼處理的？
整體氛圍友好，但節奏快，manager 會不斷根據你的回答追問下去。
第三輪：Interview Day（三輪連面）
Final round 一共有三場 back-to-back 面試，每場 45min 左右，每位面試官側重點不同：
第一場：SQL + 數據邏輯題
這輪是最標準的 BIE 技術題，重點看你 SQL 的熟練程度。
題目涉及：
- 多表 join
- 分組聚合
- 視窗函數（row_number， rank）
- edge case 處理
LinkedIn 的 SQL 題普遍不刁鑽，但會要求寫出清晰可讀的 query，並解釋思路。
第二場：產品與業務分析
這一輪更像是 mini case study。
面試官給了一個產品功能的背景（比如會員增長或廣告點擊優化），讓你設計分析框架，定義指標、確定數據源、解釋你會怎麼評估 impact。
重點在於邏輯完整性——不是要你寫 code，而是要你展示“分析的思考路徑”。
第三場：行為面 + 溝通能力
這一輪偏 Leadership Principle 風格，問題如：
- 舉個例子說明你如何解決一個跨團隊協作中的衝突;
- 什麼時候你發現數據分析的結論與業務假設相反？ 你是怎麼溝通的？
- 講一個你主導的數據專案，從定義到落地的全過程。
LinkedIn 非常看重 「溝通與影響力」。。 即使技術很強，如果講不清自己的分析邏輯或沒法和業務方對齊，也會扣分。
面試總結
整體來說，LinkedIn 的 BIE 面試流程清晰、節奏合理：
- SQL 是基本盤，必須紮實;
- 項目細節 是關鍵，準備要深;
- 分析邏輯與溝通能力 決定最後勝負。
LinkedIn 特別喜歡能 「講出故事」 的候選人。 不是只看你寫代碼的速度，而是你能否用數據講業務、解釋 impact。
準備建議
如果你也在準備 LinkedIn BIE 或其他分析崗的面試，這裡有幾點經驗：
- 復盤簡歷每個專案：尤其是指標定義、數據結構、清洗邏輯;
- 系統練 SQL：多練 LeetCode Database + 類比 join/CTE 類題;
- 準備業務分析框架：像 retention、conversion、A/B test 的分析邏輯都要能即興講出來;
- 模擬面試練溝通：別死背答案，要能邊想邊講。
Programhelp 無痕聯機助攻體驗
這位學員全程是跟我們 Programhelp 的遠端語音助攻團隊 一起準備的。
很多準備 BIE 或 Data Analyst 崗的同學其實都有類似問題：
👉 SQL 寫得出來，但講不清邏輯;
👉 專案做得多，卻表達不出業務 impact;
👉 面試時節奏亂，容易緊張。
我們的遠端無痕助攻方案正是為這些痛點設計的——
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