说到 Roche（罗氏），很多同学第一时间想到的是它的医药研发实力。作为全球领先的生物制药公司，Roche 在 AI for Drug Discovery 和 Precision Medicine 上的投入这几年相当激进，因此 Data Scientist 的招聘也是长期热门，尤其偏向懂 Healthcare 业务的交叉背景人才。
本篇是 programhelp 协助学员远程准备 Roche DS 面试的实录内容，我们协助同学从 coding 细节、domain knowledge 到 ML system design 全流程梳理，确保他不仅能写出代码，更能讲出 reasoning。这轮面试技术含量不低，很适合准备pharma / biotech 方向 DS 岗位的朋友参考。
面试内容概览（Technical Round）
| 模块 | 內容 | 难度 |
|---|---|---|
| Part 1 | Coding + 统计推断 + Confounder 分析 | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| Part 2 | ML system design（药物相互作用预测） | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| Part 3 | 领域知识问答（Pharma-specific） | ⭐⭐⭐☆☆ |
面试一共分三块内容：
第一部分：真实世界临床试验数据分析
面试官直接甩了一段简化版 clinical trial 数据让我看，核心变量有 treatment group、primary endpoint、response rate、adverse events、一些病人的 baseline 特征。我大概扫了一眼就意识到这题考的其实是——
“你能不能基于数据判断某个药有没有效？”
所以我第一反应是跑了一下分组的均值和标准差，然后用 t-test 去检验 treatment vs control 的差异。
比较 tricky 的点是，面试官会追问你为啥选这个检验方法、有没有考虑过 confounders。幸好我平时在 healthcare 数据项目里遇到过类似的事，知道要看 baseline 是否平衡，所以我马上接了：
“除了直接看 endpoint 差异，我也会去比较两个 treatment group 在 age、baseline severity、comorbidity 这些变量上的分布，确保组间没有系统性差异。”
然后我写了段 Python 代码分别对这些变量做了 t-test 或 chi-square，看平衡性。
这块我准备时 Programhelp 帮我理了一遍口径，比如：
- continuous 变量 vs categorical 变量该怎么检验？
- 什么情况下我们要做 propensity score matching？
这种细节如果平时没踩过坑，是很容易被面试官 challenge 住的。
第二部分：Machine Learning 设计题
这一轮面试官出的题很有趣，偏 system design：
“假如你要做一个预测药物相互作用的模型，你怎么设计？”
我本来脑海中第一反应是 classification 模型，但为了体现结构理解，我讲了用 GNN（图神经网络）建模，因为药物本质是图结构，原子 + 键的组合是天然 graph，GNN 可以 capture topology，比 fingerprint 更 expressive。
我按 Programhelp 教的思路讲了四步：
- 数据层面：会从药典、文献数据库、已知相互作用记录中构建训练数据。
- 特征工程：包括分子结构、metabolic pathway、靶点等。
- 模型选择：GNN + 一些 ensemble 方法做对比 baseline。
- 评估方式：用时间滑窗切分训练测试，避免信息泄漏，并提到 external validation 的必要性。
当时面试官点头频频，说：”你对 GNN 结构讲得挺清楚，validation strategy 也想得不错。”
第三部分：Pharma domain 知识问答
这一部分更像是在聊天，面试官问了几个快问快答式的问题：
- “你怎么看 real-world data 和 clinical trial data 的区别？”
- “FDA 对 ML 模型的规范了解多少？”
- “你们平时项目里怎么处理医疗数据的缺失？”
我不是专业做药品审批的那种数据科学家，但 Programhelp 在模拟环节帮我整理过一些基本口径，比如：
“RWD 可能更 representative，但 noise 也大，需要更 robust 的方法；FDA 目前有专门针对 AI/ML 的指导文档，虽然我没读完，但知道要特别重视 reproducibility 和 explainability。”
这部分不一定考你会不会做，而是看你能不能用对话的方式传达出你对这个行业的敏感度。
Programhelp 的协助体验
这次准备过程中我最大的感受是：医药领域的 Data Scientist 面试不是在考「解题能力」，而是在看你能不能 用数据讲出可信的故事。
Programhelp 帮我搭建的准备方式不是背模板，而是通过联机 coding 和语音辅助的方式，边讲边调逻辑，训练我如何在 30 分钟内把一个医疗问题拆清楚、分析到位、讲清楚为什么这样做。这点我觉得特别值，尤其对平时不做 healthcare 项目的同学来说是巨大的加速。
总结建议
Roche 的面试风格其实挺”科学家”风格的，追求逻辑清晰、解释充分，对代码没那么挑剔但很在意 reasoning。建议大家：
面试前多看一些临床数据分析论文，尤其是 treatment effect estimation 相关；
熟练掌握 t-test, chi-square, confounder 分析这些基础统计思维；
多准备行业术语，哪怕你不是药学专业，但知道一些 regulatory trend 会很加分。
如果你也在准备 Roche / Pfizer / BMS / Merck 等 pharma DS 岗，建议早点找专业辅导一起过一遍系统的面试思路，不然可能连题目都读不清楚。
我就是找的 programhelp，他们家有专门做 pharma & bioinformatics 面试辅导的方案，不止能帮你刷题，还会联机陪你推思路、讲背景，真的省了我很多力气。
