前段时间正好面试了 Two Sigma 的 Data Scientist 岗位，趁着记忆还比较新鲜，来跟大家详细分享一下整个流程和体验。Two Sigma 在量化和数据科学圈子里算是顶尖的存在，整个面试过程对数据处理、统计建模和思维逻辑的要求都比较高，整体偏严谨但不刁钻。
OA 笔试阶段
Two Sigma 的 OA 不像其他公司刷 LeetCode，那种单纯的算法 coding 题在这里很少。更像是数据科学家日常会做的清洗、建模和分析。
OA1：数据处理 + 特征工程
题目给了一个脏数据集：里面既有缺失值，也有极端异常值。要求：
- 清理缺失值（不同列用不同方式）；
- 生成新特征；
- 给出基础统计分析结果。
我一开始写代码的时候，习惯性地把缺失值直接 drop 掉。联机助攻立刻提醒我：“小心，这样可能丢失信息量太大，你要不要考虑用均值/中位数补齐，或者分情况处理？” 这句话点醒了我，让我写上了说明注释。事实证明这就是加分点，后面 VO 的面试官也特意问了：
“你当时为什么选择这种补齐方式？如果缺失比例很高会怎么处理？”
多亏前面有人提醒，我能立刻解释逻辑，否则很可能卡壳。
OA2：回归 + 时间序列 + bonus 题
这一套更偏建模：
- 第一题是线性回归基础，考解释系数和拟合效果。
- 第二题是时间序列分析（类似 NYC temperature dataset），要做平滑和趋势预测。
- 第三题是 bonus，可以用 feature selection 的思路来解决。
写到回归题的时候，联机助攻又冒了一句：“别忘了写下假设条件和对结果的解释，不要只给数值。” 果然，电话面的时候 hiring manager 就追问：
“如果我们把数据翻倍，beta 和 R² 会不会变？t-statistics 会发生什么变化？”
因为之前有准备，我先给了直觉：系数和 R² 不变，但 t-statistics 会放大。然后再补公式。面试官明显点头，氛围很顺。
Phone Interview
电话面是 Hiring Manager 主持，前半段聊经历和动机，问我为什么想来 Two Sigma、以前做过什么数据项目。这里没啥陷阱，主要考沟通。
技术部分就抛了那个“复制数据后回归”的问题。其实就是在考你对统计直觉的掌握，而不是死记公式。
我回答完以后，他又顺势追问：
“如果你不只是复制，而是加了噪声，会怎样影响回归结果？”
幸好助攻团队在我答第一问时就已经提示过 “可能会追问数据分布变化”，于是我顺利接上去解释：噪声会导致标准误差变大，从而降低显著性。回答的逻辑链算是完整了。
Virtual Onsite
VO 一共三轮技术面，全都在一个上午，节奏很快。
第一輪：Coding
给了一份数据集，要求用 Python/pandas 写 pipeline 做聚合和清洗，同时要处理边界情况。写到一半我忘了考虑空输入，助攻立马提醒：“补个 if not df.empty，不然测试用例会炸。”
最后面试官也确实问到：
“如果输入是空表，你的函数会返回什么？”
我顺利答了出来，算是提前踩过坑。
第二轮：Case Study – Alternative Data
这轮题目是：用 search data 预测电商销售额。
一开始我说可以把搜索量当作特征，直接建回归模型。面试官马上追问：
“搜索数据可能有季节性和趋势，你打算怎么处理？”
这个时候联机助攻在耳机里提醒：“加上 seasonality 调整，可以提到差分或加上时间 dummy。” 我顺势补充了时间序列特征和 feature selection，效果很好。
整体感觉这一轮不看模型多 fancy，而是看思路清晰度。你能解释为什么要选这些特征、如果结果不理想下一步该做什么，就是加分。
第三轮：Case Study – 信用卡交易分析
題目是 检测信用卡重复交易。
- 我先说了一个朴素解法：通过 transaction_id、金额和时间戳去匹配。
- 面试官继续问： “如果同一用户在短时间内真的刷了两次怎么办？那还算重复吗？”
我一度有点犹豫，助攻立刻提醒：“强调要设定阈值区间，同时考虑 fraud detection 的角度。”
于是我补充了：要区分误操作 vs. 系统错误 vs. 欺诈，可以结合规则引擎 + 机器学习模型。这个回答让面试官很满意，还展开聊了一下风险管理。
總體感受
Two Sigma 的题目更像学术讨论，而不是死记硬背。面试官经常会追问 “如果情况变化了怎么办”，考的是反应和逻辑。
技术上既要能写对代码，也要解释 为什么这么写，把 intuition 和公式结合起来。
Case Study 特别强调沟通能力，你要敢问问题，把场景和假设讨论清楚。
有联机助攻在旁边语音提醒，真的是稳了很多，很多细节坑点都提前规避掉，不至于在面试官追问时慌乱。
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说实话，这次能顺利过关，真的多亏了 programhelp 的实时语音提醒。很多地方如果我自己一个人，可能就卡住了，但有人在关键时刻点拨一句，整个回答就完整了。对于想冲击量化和大厂的同学，强烈建议别一个人硬扛。
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