最近幫一位學妹複盤了她的 Roche Data Scientist 面試。她面前其實超緊張——以為會被各種 clinical term、統計陷阱轟炸，結果下來反而覺得：這不是一場考試，而更像是一場關於「真實世界問題」的高品質討論。
Roche 的 Data Science 面試，確實已經升級了：不再只考模型和程式碼，而是全面考你如何在複雜的醫療場景下「講清楚一件事」。
面試概覽
Roche 的 DS 面試整體流程偏「情境討論」式，分為三個部分，每部分都有明確考察重點：
- 臨床/真實世界數據分析：測試候選人是否具備正確的統計推理和因果分析思維。
- Model Design + Evaluation（建模與評估）：考查演算法應用能力、模型可解釋性以及與業務結合的能力。
- Domain & Collaboration（領域理解與合作）：檢視跨學科溝通、隱私與合規意識、以及候選人對醫療資料的興趣與理解。
整體時間約 45～60 分鐘，技術與溝通並重。面試風格理性但開放，面官更希望看到「思考的深度」而非背答案的速度。
Clinical / Real-world Data Analysis
面試一開始，面官就甩出一段真實世界的治療數據，讓候選人判斷藥物是否有效。
學妹本能地想直接建模分析，但面官一句提醒讓她立刻調整思路：
“Before modeling, how would you interpret the data?”
她馬上從更高層次切入：
- 數據來源是否可靠？
- 對照組和實驗組是否平衡？
- baseline 差異怎麼控制？
接下來面官繼續「遞進式追問」：
- “What if there are multiple confounding variables?”
- “Why did you choose this specific statistical method?”
這部分其實是 Roche 想看候選人是否具備真正的因果推論和統計思維。他們不在乎你能不能背出 fancy 模型，而在乎你是否理解「為什麼」要這樣做。
Model Design + Evaluation
第二環節是建模。題目要求她設計一個模型預測病人對藥物的反應。
她沒急著報模型名，而是先描述了思考順序：
- 數據是否 imbalance？
- 要不要進行 re-sampling？
- 醫療場景下 precision 和 recall 哪個比較重要？
這些想法都非常「落地」。 Roche 的面試官特別看重的是──你是否能把演算法放進真實醫療決策的 context。
於是，面官順勢拋出更高階問題：
- “If the model fails, how would you update it?”
- “How do you define success metrics?”
Roche 的 Data Science 團隊看重的是閉環思維：能不能解釋模型失效的原因，能不能衡量改進後的效果。
換句話說，他們考的不是模型本身，而是你對整個 data → insight → action 流程的掌控能力。
Domain Knowledge & Collaboration
最後一部分氣氛反而更輕鬆，是關於合作與領域興趣的討論。
常見問題包括：
- “Why healthcare data?”
- “How do you collaborate with clinicians or statisticians?”
- “Any experience with GCP or privacy compliance?”
學妹提前準備了幾個關鍵點－FDR（錯誤發現率）、隱私、模型可解釋性、偏差控制。
這些詞一出來，面官立刻點頭認可。
Roche 的文化很明顯：他們不要求你有醫學背景，但希望你能用科學語言和臨床專家對話。
Final Takeaway
Roche 的面試不是在考你會不會建模，而是在看你能不能 用清晰邏輯解決複雜問題。
臨床數據分析的重點永遠是：統計思維+ 可解釋性+ 清晰溝通。
那位學妹的總結特別精準：
“羅氏的面試能夠在壓力下解決現實世界的問題。”
想要拿下這種偏 research + applied 的 DS 面試，不只是要刷題，而是要練習如何把模型思路講清楚、講有邏輯。
羅氏 DS 面試常見問題解答
Q1：Roche DS 面試會考代碼嗎？
A：不會專門寫 code，但會要求你解釋建模和資料處理邏輯，例如怎麼選特徵、怎麼評估模型。
Q2：需要醫學背景嗎？
A：不需要，但要能理解臨床資料的結構和統計限制，例如 confounders、bias、privacy 等。
Q3：面試全程英文嗎？
A：基本上是英語，但語速適中，重在邏輯清晰。
Q4：準備重點是什麼？
A：多練習用簡單語言解釋複雜問題，特別是模型解釋和實驗設計想法。
Q5：面試氣氛如何？
A：整體非常 professional、理性、但友善。面官更關注思考過程而非最終結論。
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