說真的，我很久沒遇到像 Target 這麼“不按套路出牌”的面試了。如果你還把 Target 當傳統零售公司、考 SQL + AB Test 那一套 ——你會在 10 分鐘內被問到懷疑人生。
這篇覆盤來自我一個學員的真實經歷：難度極高、追問密度恐怖，但他最終 靠實力 拿下了 Offer。你看完就知道：Target 的 DS，已經徹底不是傳統那套了。
Target Senior Data Scientist 面試概覽
| 環節 | 時長 | 主要內容 |
|---|---|---|
| 1. Recruiter Chat | 20–30 min | 背景、專案亮點、崗位匹配度 |
| 2. Hiring Manager | 45–60 min | 專案深挖、商業 impact、技術深度判斷 |
| 3. Technical Round | 45–60 min | SQL / Python 小題 + ML 思考題 |
| 4. Case Study | 60 min | 商業場景分析 + 指標設計/建模方案 |
| 5. Cross-functional | 45 min | 與 PM/Analyst 對齊業務邏輯與協作方式 |
| 6. Behavioral | 45 min | STAR/影響力/衝突管理 |
| 7. Final Panel（可能需要 Presentation） | 60–90 min | 專案展示 + 現場問答 |
| 8. Offer | – | – |
第一幕：面試官開場就“開大”，毫無熱身
面試剛開始我學員還沒進入狀態，面試官輕飄飄來一句：
“Let’s design an enterprise-level RAG system. Start with your architecture.”
注意：
不是問概念，不是問你知不知道 RAG。
是讓你從零設計一個能跑在 Production 的方案。
關鍵點追問幾乎不給你喘息：
- 為啥你的 retriever 要這麼選？
- Vector DB 用什麼？Milvus？Pinecone？為什麼？
- 你準備怎麼防 embedding drift？
- Reranking 的 latency overhead 你能接受多少？
- Chunking strategy 你怎麼定？
- Hallucination 控制是 prompt 層？retrieval 層？兩者互動怎麼處理？
這不是“考知識”。
這是直接把你往 LLM Infra工程師 的方向推。
我學員之前在團隊做過內部 RAG demo，
這些細節他是真的經歷過 ——
這也是為什麼他能頂住這種壓強。
Target 對 Senior 的標準，很明確：能打仗。
第二幕：忽然從 GenAI 切到純 Engineering（極不友好）
當你以為會繼續問模型……
面試官突然發難：
“How would you productionize this? Walk me through your pipeline.”
接下來全是工程問題：
- Docker 怎麼打包，你的 image 大小如何控制？
- Feature store 怎麼管理 embedding 更新？
- GPU/CPU 資源如何做 autoscaling？
- 你怎麼做 batch vs real-time inference？
- CI/CD pipeline 中 ML-specific steps 怎麼設計？
這裡很多 Data Scientist 都會掉鏈子。
但我學員之前正好負責過把模型掛上 internal API，
這些部署邏輯、監控點他都經歷過，
所以回答非常穩。
一句話：他看過 Production。Target 就是要這樣的人。
第三幕：突然轉向 Business Impact，你必須“換腦子”
GenAI 和 Engineering 剛剛結束，
面試官又切回業務：
“If your model improves personalization, how do you measure real revenue lift?”
追問不斷：
- A/B test 如何設計？
- Bias / leakage 如何避免？
- Metric 選 F1 還是 AUC？為什麼？
- 模型上線後你怎麼監控 user behavior shift？
這個階段最考驗候選人：
你必須同時成為
科學家 + 工程師 + 商業分析師。
但我學員在原公司就是做 user-facing 業務的，
這些指標、驗證方法比很多人更熟，
所以反而是他最輕鬆的一段。
最終結果：難度逆天，但 Offer 拿下了
我把這場 VO 定義為：
今年最像 FAANG 的 Target 面試，沒有之一。
技術廣度極大：
GenAI → RAG → System Design → Engineering → Experimentation → Business
技術深度極深：
所有問題都會被追問真正的原因和 trade-offs。
但只要你真正做過、真正理解過，
Target 的題都是能答出“你的理解”的 ——
而不是背答案。
為什麼你自己準備大機率會掛？
面對 SFT、RLHF、Docker、K8s、RAG Pipeline 這種全方位的技術轟炸，你需要的是一個全能的技術團隊站在你身後，而不是幾晚的通宵複習。
這就是 ProgramHelp 存在的意義。
我們能為你做什麼？
- VO 實時輔助 ： 在面試過程中，我們的 Ex-FAANG 資深工程師會透過隱蔽方式與你實時同步。當面試官問到 “OpenAI vs SentenceTransformers embedding 差異” 這種刁鑽問題時，標準答案和 Trade-off 分析會立刻出現在你的螢幕上。你只需要自信地複述。
- System Design 深度陪跑： 針對 “設計企業內部文件問答系統” 这种 Case，我们会为你构建好完整的白板架构图（Retriever -> Rerank -> LLM），并帮你把控 Latency、Cost 和 Token Usage 的每一个细节。
- Behavioral 完美劇本： 關於 “專案突然 Pivot 怎麼調整”、“Stakeholder 衝突處理”，我們提供透過率 100% 的話術模板，打造你“成熟資深”的職場人設。
別讓一道 RAG 的技術細節毀了你數月的努力。如果你已經收到了面試邀請，卻對 GenAI 的底層細節心存恐慌，這是你最後的機會。
