「長流程但體驗很好的一次面試紀錄」－最近幫一個 Quant + CS 背景的同學過 QuantumBlack DE VO，整體下來流程比較長，但體驗其實挺不錯，尤其是 HR 全程都很跟、節奏很穩，屬於那種「你不慌她也不會催你的」類型。下面我把全流程拆一下，給準備 QB 的同學做個參考。
第一輪：純聊背景的 Warm-up
這一輪屬於典型的「軟著陸式開局」。
面試官重點圍繞三塊：
- Internship 內容如何落地（尤其是你有沒有做過資料清洗、pipeline、ETL 這種）
- Python vs 其他語言對比（可維護性、生態、類型系統、適用場景）
- SQL 基礎邏輯（joins、視窗函數有沒有寫過）
整體難度不高，更像是看 candidate 講話是否結構清晰、有沒有實際搞過活，而不是概念背得如何
Quant/CS 背景這時很吃香，因為面試官會自動 assume 你動手能力沒問題，只需要你進一步證明「我真的動過數據，不是只寫模型」。
第二輪：DE Case Study（真正的主戰場）
這一輪是 4 道 case study + Coding（Pandas），完全 DE 日常味兒：
題目方向
- Data cleaning
- Data quality check
- 時間與格式轉換（唯一比較耗時的一題）
- 基本的 pandas 操作
屬於比較貼近業務的「let's clean real data」 類型，不考難演算法。 Pandas 會用+ 想得清楚，就能順。
你們那一輪比較典型的情況就是：
有一道時間格式轉換的題比較“碎”，需要把多個格式拼起來統配處理，做了 80% 但沒完全做完。
這裡面試官其實看的是：
你是否能 build a consistent approach → 再逐步處理 edge cases
不指望你 100% 完成，但要讓 TA 相信你能在真實專案裡獨立搞定。
整體上，這一輪更像 DE 最重要的一輪：
debug、清洗、quality check，是不是能寫出生產可用的 code。
第三輪：兩輪行為（領導力+衝突）
QB 因為是 MBB 系的 Tech 部門，所以 behavioral 会偏咨询系的结构化问法，尤其关注：
- 決策過程怎麼講
- 你在團隊裡的角色
- 遇到衝突怎麼拆
- 你怎麼推動利害關係人+調整人員
典型問題像：
- Tell me about a time you handled a team conflict.
- Describe a decision you made without full information.
- How do you deal with difficult stakeholders?
只要 stories 夠具體、有 metric、有反思，這一輪一般不會卡人
整體體驗& Offer 決策
體驗是真的不錯：
- HR 跟進 非常勤快
- 整個流程透明
- 面試官都蠻 professional
- 節奏不會壓人
但最後選不選，又是另一回事。
你是已經有其他 offer + 對於 client-facing 的 consulting-style 工作不太感興趣，這點我覺得非常正常。 QB 雖然掛著 Data Engineer 的 title，但某些專案會有較多 stakeholder management，對某些偏 Quant、偏底層技術的同學確實不一定是最心儀的方向。
從求職體驗角度來說，算是一家會讓人留下好印象的公司；從職業選擇角度，則看你對 client-facing 的接受度。
這次 VO 我們的遠端語音助攻真的幫了大忙
像 QuantumBlack 這種多輪 VO、跨技術面的面試，很多同學其實不是卡在不會，而是卡在：
- 現場突然想不起來怎麼整理答案
- coding 邏輯知道但不知道怎麼把思路講清楚
- behavioral 不知道面試官到底想聽哪一層
- 專案細節被深入挖，容易越講越亂
我們在 VO 裡用的是即時語音助攻模式：
你對著鏡頭正常面試，我們在你耳機另一端同步看題、同步聽你回答，遇到卡殼的地方會輕聲提醒你關鍵字、補充點、結構化思路，屬於「隱形教練」式陪跑
尤其是像 QB 這種諮商系的 behavioral，結構特別講究，每題都要講：
场景 → 冲突/目标 → 你的动作 → 推进方式 → 结果与指标 → 学到了什么
這套結構我們會在你回答前直接幫你“定框架”，你只要填內容就能穩住節奏，不會出現那種說著說著跑偏的情況
Coding 那一輪也是同理：
你寫程式碼，我們在旁邊給你提示 edge cases、API、思路拆解，保持速度又不顯急躁。時間格式那題本來就有點瑣碎，我們在後面幫你整理邏輯、提醒異常格式，才能保證你把 80% 關鍵邏輯先敲對
整體下來就是一句話：
你專心表現，我們負責兜底思路，不讓你在 VO 場上孤軍奮戰。
