這次來聊聊 Roche Data Scientist 面試的完整經驗。整體來說，我覺得 Roche 的面試氛圍相當友好，不像某些公司那樣“技術拷問”，反而更像一次專業的科學研究討論。面試官非常有耐心，也會在適當的時候引導思路，還會誇一句“That's a good point”，讓人瞬間放鬆不少。
我個人是走 research-oriented 的 DS 方向，主要聚焦在 clinical data 和 machine learning 應用。整場技術輪持續了 50 分鐘左右，總共分為三個部分：Coding Challenge、Machine Learning Discussion、以及 Domain-specific Questions。下面詳細拆解每個部分。
Part 1: Coding Challenge
面試一開始，面試官發了一個 clinical trial dataset，裡麵包含病患 ID、treatment assignment、primary endpoint（主要療效指標）、以及 adverse events（不良事件）等欄位。要求是分析 treatment efficacy（治療效果），並識別 potential confounding factors（潛在混雜因素）。
我在聽題的時候就意識到，這其實是個「統計思維+數據分析」的綜合題，而不僅僅是純 coding。
我先快速查看資料結構，發現 primary endpoint 是一個連續變量，所以我用 Python 先做了基礎清洗（missing value、outlier 處理），然後寫了一個簡單的 groupby + aggregate，計算不同 treatment group 的平均值差異。
面试官让我解释统计检验的选择：“Why are you using t-test instead of other tests?”
我回答说：“Because the primary endpoint looks continuous and approximately normal, and our sample size is reasonably large. So t-test would beappropriate here. If it were binary, I’d use a chi-square test instead.”
他聽完點點頭，說「Good reasoning」。
接著進入了 confounding factor 的討論——這是我覺得最有挑戰的一部分。面試官問：「How would you identify potential confounders?」 我解釋了可以先從 correlation matrix 出發，找與 treatment assignment 以及 outcome 都有顯著相關的變數；然後可以進一步用 regression model（例如多元線性迴歸或 logistic regression）去驗證這些變數是否真的。
面試官追問：“What if you suspect a hidden confounder that’s not in the dataset?”
我答道：“Then I’d mention this limitation clearly in the analysis and, if possible, suggest using instrumental variableanalysis or sensitivity analysis to estimate its potential impact.”
這段對話挺像論文答辯的，感覺對方在考察的是思考邏輯和假設嚴謹度，而不是單純的程式碼能力。
Part 2: Machine Learning Discussion
第二部分更偏 conceptual，面試官提出了一個開放性問題：“If you were to design an ML system to predict drug-drug interactions (DDI), how would you approach it?”
我先定義了問題範圍：DDI prediction 本質上是一個 link prediction / classification 問題，輸入可以是藥物的分子結構特徵（例如 SMILES embedding、分子指紋）以及藥理學特徵（target, pathway,indication 等），輸出是兩藥之間是否存在 interaction。
我提出的 pipeline 是：
- 資料層面：從公開資料庫（如 DrugBank、TWOSIDES）建構正負樣本；
- 特徵層面：利用 graph-based 表徵（例如用 GNN 從分子圖萃取 embedding）；
- 模型層面：可以嘗試 Siamese network 或 Graph Convolutional Network；
- 評估指標：AUC、Precision@k、以及不平衡樣本的 recall。
面試官追問：“How would you make the model interpretable?”
我提到可以結合 SHAP value 或 attention weight，幫助分析哪些分子片段或機制特徵導致模型預測為 positive interaction，這樣能提高在藥物安全審查中的可解釋性。
整體這部分非常像一個 mini research proposal。訪談者很感興趣，也順勢聊了 GNN 在化學分子空間的可遷移性。
Part 3: Domain-Specific Questions
最後 15 分鐘左右是領域問題，主要檢視你對製藥數據和 clinical process 的理解。
問題包括：
- “What are the main phases of a clinical trial and what’s the purpose of each?”
- “How would you handle missing data in clinical studies?”
- “Can you explain what a surrogate endpoint is?”
這些問題雖然是基礎，但如果你回答得太過教科書，面試官會立刻反問細節。所以我在回答的時候盡量結合實際例子，例如“在 II 期試驗中，我們通常關注功效和劑量優化，而 III 期目標是大規模驗證。這就是為什麼這裡缺少數據處理需要保持治療組之間的可比性。”
面試官對這類回答很滿意，也補充了一些他們在 Roche 內部 pipeline 上看到的實際挑戰，例如多中心 trial 數據的 heterogeneity。可以感受到他們真的在一線做 clinical AI 相關工作。
總結
Roche 的 DS 面試是我經歷過的面試裡氛圍最輕鬆、卻思考深度最高的之一。題目本身不算“難”，但考察點非常全面：
- 統計分析是否能自圓其說；
- 能否結合 domain knowledge 做出科學推理；
- 以及 machine learning design 是否體現出研究視角和可解釋性意識。
我覺得表現好的關鍵不在於是否寫出完美程式碼，而是能在過程中展現科學家的邏輯和好奇心。
面試官最後還說：“你顯然既有嚴謹的分析能力，又有好奇心——這就是我們希望看到的。”
聽完真的覺得值得了。
如果你也準備 Roche 或類似藥廠的 DS 崗，建議一定要：
- 熟悉 clinical trial data 的結構和常見變數；
- 複習假設檢定、混雜、缺失資料處理等統計主題；
- 多準備幾個 domain-aware 的 ML 案例，例如 drug response prediction、biomarker discovery、或 treatment effect estimation。
整體體驗下來，我只能說——Roche 的面試真的很科學、很友好，也很考思維深度。
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