這裡分享一份剛出爐的 Ramp interview 面經，崗位是 Data Analyst。
我是 2025 年 11 月拿到 Ramp Data Analyst offer 的候選人，之前在一家 Fintech 公司做了兩年資料分析，主要負責支出最佳化和使用者行為分析相關工作。
整個 Ramp interview 流程從投簡歷到簽下書面 offer 大約三週，節奏非常快，但整體壓力不小。和很多人的反饋一致，Ramp 的 Data Analyst 面試並不是單純考 SQL 熟不熟，而是非常強調業務理解、資料分析如何支援決策，以及你是否能真正站在產品和業務的視角思考問題。
時間線記錄（真實日程）
- 2025-11-05：LinkedIn 投簡歷，當天晚上收到 Recruiter 郵件，約 HR 篩選
- 2025-11-07：HR 電話篩（15 分鐘）
- 2025-11-12：Hiring Manager 面試（50 分鐘）
- 2025-11-18：Technical Screen（60 分鐘，SQL + 產品分析）
- 2025-11-25 & 11-26：Virtual Onsite
- Data Challenge（90 分鐘）
- 兩輪團隊面
- 一輪 Culture Fit
- 2025-12-02：收到 verbal offer
- 2025-12-05：簽署書面 offer
HR / Recruiter 電話篩（15 分鐘）
這一輪非常快，Recruiter 很友好，基本就是確認背景和動機。
主要問題包括：
- 30 秒自我介紹
我重點講了 Fintech 背景、支出最佳化專案，以及為什麼對 Ramp 這種以節省成本為核心價值的產品感興趣。 - Why Ramp
我的回答主要圍繞 Ramp 的核心賣點展開，比如幫助客戶降低支出比例、自動化月結流程等，同時結合了我之前在工作中做過的報銷流程最佳化專案，強調我想把類似的經驗放到更大的平臺上。 - 簡單聊了一下薪資預期和入職時間
在結尾我反問了一下資料團隊目前最大的挑戰，她提到一個關鍵詞：如何把資料洞察規模化，讓更多非資料背景的同學也能直接用得上。
Hiring Manager 面（50 分鐘）
1. 專案深挖：從資料到業務結果
這一輪面試官是資料團隊的負責人，問題幾乎全部圍繞我簡歷裡的專案展開，而且追問非常細。
主要關注點包括：
- 核心指標如何定義
在我提到的報銷流程最佳化專案中，我把指標分成了 primary 和 secondary。primary 是報銷週期是否縮短，secondary 是合規率是否提升，以及是否減少了人工稽覈負擔。 - 異常資料如何處理
面試官比較在意我是否理解資料背後的業務。我舉例說明，通常會先用分位數或 IQR 找異常值，再結合具體 vendor 或部門做人工核查，而不是直接機械剔除。 - 最終業務影響
他多次追問分析結果是否真的改變了決策，例如是否節省了多少人力時間，或者是否推動了產品或流程上的改動。
2. 行為題：用資料影響決策的經歷
問題是描述一次你如何用資料影響產品決策。
我用比較完整的 STAR 結構回答，從使用者留存下降的問題出發，透過 cohort 分析發現使用者在某個關鍵節點缺少提醒，最終推動產品上線相應功能。結果是留存率有明顯提升。
3. 簡單業務 Case
還有一道偏 case 的問題：
如果 Ramp 上線一個新的費用自動分類功能，你會如何衡量它對使用者留存的影響。
我的回答思路是：
- 明確定義核心指標，比如 30 天留存
- 設定輔助指標，如報銷提交率、分類錯誤率
- 設計 A/B 測試，控制公司規模、行業等混雜因素
- 設定 guardrail 指標，確保使用者體驗沒有被破壞
Technical Screen（60 分鐘）
1. SQL 面試題（業務場景）
這一輪是典型的 Ramp 風格 SQL 面試。面試官直接在 CoderPad 上給出業務背景，而不是演算法題。
題目大致是：
給定交易表和部門表，計算每個部門的月度支出環比增長率，並找出增長率下降最多的前三個部門。
我當時的解題思路是：
- 先按部門和月份聚合支出
- 使用 window function 計算上一個月的支出
- 計算環比變化率並排序
事後覆盤的 SQL 程式碼如下：
WITH monthly_spend AS (
SELECT
d.department_name,
DATE_TRUNC('month', t.transaction_date) AS month,
SUM(t.amount) AS total_spend
FROM transactions t
JOIN departments d
ON t.department_id = d.department_id
GROUP BY d.department_name, month
),
lagged AS (
SELECT
department_name,
month,
total_spend,
LAG(total_spend) OVER (
PARTITION BY department_name
ORDER BY month
) AS prev_spend
FROM monthly_spend
)
SELECT
department_name,
month,
ROUND(
(total_spend - prev_spend) / prev_spend * 100,
2
) AS mom_growth_pct
FROM lagged
WHERE prev_spend IS NOT NULL
ORDER BY mom_growth_pct ASC
LIMIT 3;
2. 產品 / 實驗分析問題
SQL 之後緊接著是產品分析問題，例如：
如何設計 A/B 測試評估新的報銷提醒功能對合規率的影響。
面試官重點關注的不是統計公式，而是：
- 假設是否清晰
- 指標是否與業務目標一致
- 是否考慮了樣本量、偏差和潛在副作用
Virtual Onsite（核心環節）
1. Data Challenge（90 分鐘）
這是整個流程裡最有挑戰的一輪。
給了一個接近真實業務的資料集（CSV，約十萬行交易記錄），要求在限定時間內完成分析，並最後做一個簡短 presentation。
我的整體步驟是：
- 快速 EDA，瞭解 category、vendor、部門的分佈
- 按部門和 vendor 做異常檢測
- 結合時間維度，觀察支出趨勢變化
2. 關鍵洞察與業務建議
最終我給出的核心發現是：
某個部門在特定 vendor 上的支出同比增長非常明顯，可能與合同價格調整有關。
基於這個發現，我給出的建議是觸發重新談判，並估算了潛在的節省空間。
在 presentation 階段，面試官反覆強調的一點是：
不要只停留在分析本身，而是要明確下一步可以採取什麼業務行動。
3. 其他輪次：團隊與文化
剩下的幾輪主要集中在跨團隊協作和文化契合度上。
討論內容包括：
- 如何和產品、工程同學合作
- 在資源有限的情況下如何 prioritization
- 是否適應 Ramp 相對扁平、強調 ownership 的團隊文化
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