最近不少同學在衝北美大廠 DS 崗時都會把 LinkedIn 放進目標清單，但真正面過的人都知道，這家公司的篩選強度一點不輸 FAANG。整體流程通常在 4–5 輪，從產品理解到技術深度，再到價值觀匹配，幾乎每一步都在驗證：你是不是一個既懂業務、又能落地的資料科學家。
下面把完整流程和真實考察重點拆開講一遍，給準備投遞 LinkedIn NG Data Scientist 的同學一個更清晰的預期。
Recruiter Screen
第一輪通常是 30 分鐘 Recruiter 電話。很多人會誤以為這是走流程，但實際上這裡已經在篩人。除了常規的背景介紹和求職動機，他們還會圍繞 LinkedIn 產品本身發問，比如你認為 LinkedIn 最重要的 Metrics 是什麼、如何理解它的商業模式、平臺的核心價值在哪裡。
這一輪的本質是在看你有沒有產品理解力。很多候選人會直接說它是一個找工作的平臺，但在面試官眼裡，LinkedIn 更像是一個職業身份網路，同時具備 B2B 和 B2C 雙輪驅動的屬性，收入來自招聘、廣告和訂閱，並且擁有極強的 network effect。如果理解停留在表層，很容易直接止步第一輪。
建議提前想清楚平臺的 North Star Metric、供需如何匹配，以及使用者為什麼會長期留在這裡。面試官更期待看到的是深度思考，而不是功能描述。
Hiring Manager Screen
這一輪往往被低估，但其實非常關鍵，很多 Hiring Manager 會在這裡直接決定是否繼續推進流程。面試形式通常是 Product Case 和 Analytics Case 的結合，例如如果想提升內容互動率，你會如何設計 A/B Test；新功能上線後 DAU 持續下降，你會如何拆解原因；或者如何判斷一個功能是否真的創造了使用者價值。
這裡考的不是複雜公式，而是結構化思考能力。一個成熟的回答通常會先明確目標指標，再拆解影響因素，然後設計實驗並驗證結果，最後給出可落地的業務建議。面試官希望看到你既能像產品經理一樣理解使用者和場景，又能像資料科學家一樣用資料做判斷。
只會建模在 LinkedIn 是不夠的，他們更看重你是否具備商業敏感度，以及能否把分析結果轉化為決策依據。
Technical Interviews
技術面通常有 3–4 輪，由 Data Scientist 或 Engineer 主導，覆蓋 SQL、Python、Statistics、A/B Testing 和 Machine Learning 等多個方向。題目整體屬於中等偏上難度，但真正的壓力來自時間限制——節奏非常快，你需要在有限時間內準確完成分析和表達。
LinkedIn 的技術面有一個很明顯的特點：明顯偏業務場景，而不是純演算法。例如他們可能不會讓你刷特別難的 LeetCode，卻會深入追問實驗汙染如何檢測、樣本不均衡怎麼處理、指標波動是否真實存在。這類問題更接近真實工作環境，需要你具備判斷能力，而不僅是解題能力。
很多候選人不是不會，而是沒有適應這種高密度溝通和快速推理的節奏。提前用“邊想邊說”的方式練習，會明顯提升表現。
Final Round
最後一輪通常會和 Senior Leadership 或資深 Manager 對話。技術已經不再是重點，對方更關注你的團隊協作經歷、如何處理衝突、職業規劃，以及為什麼選擇 LinkedIn。
這家公司非常強調 “Members First” 的理念，也就是所有決策都應圍繞是否為使用者創造長期價值展開。如果你的回答只強調增長、變現或效率，而忽略使用者體驗，往往不會加分。他們更希望看到長期主義、同理心、合作意識以及對結果負責的態度。
換句話說，他們尋找的不只是能力匹配的人，更是價值觀一致的長期建設者。
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