这次分享来自我们 Programhelp 一位学员的 Visa 数据科学岗面试复盘。整体流程从电面到 Onsite，全程技术浓度非常高，尤其是 SQL + ML 理论 + Python 数据处理几乎轮轮都在考，另外开放式问题占比也不低，非常考察临场表达与结构化思维。
投递与前期准备
这位同学是直接从官网投递的，没有 OA，流程很快推进到 HR 电话沟通后进入电面。她本身有实习数据分析经验，简历重点突出 SQL 和 Pandas 实战项目，投的是 Data Scientist 岗位。
Programhelp 在她面试前一周帮她做了结构化模拟，包括 SQL 高频概念速记、Pandas 操作补强、以及电面中常见的开放题目策略（尤其是如何稳住场子，慢慢推进思路）。
电面过程（两轮）
第一轮：SQL 理论 + 实战
这轮主要围绕 SQL 展开，前半部分是概念题：
- RANK() vs ROW_NUMBER() 的区别
- HAVING 和 WHERE 的适用场景
她在说 HAVING 和 WHERE 时有点紧张，Programhelp 语音那边及时提示：“记得强调 HAVING 是对聚合后的结果过滤。” 她马上补充说：“HAVING 用于过滤 group by 后的 aggregate 结果，比如我们想筛选订单总数大于 10 的客户。”
后半部分是一道实战 SQL： “找出过去 30 天交易超过 10 次的银行卡号。”
虽然逻辑不复杂，但她一开始忘记写 GROUP BY card_id，也是我们语音助攻提醒后及时补全。面试官比较看重她解释思路的清晰程度，现场沟通感觉不错。
第二轮：开放式案例分析
问题是：“如何判断过去 10 年中最富有的国家？”
这个问题其实蛮开放，很多人会陷入“讲得太浅 or 太发散”的两难。这位同学一开始直接说“看 GDP”，面试官追问：“那是看总 GDP 还是人均？” 她犹豫了两秒，语音提示来了：“快速反问定义维度，再展开场景。”
她立刻补充：“我理解可以先定义多个财富维度，比如 GDP 总量、人均 GDP、资产负债比等。不同的定义可能得出不同的结论，我们可以做对比分析。”
这时候整个节奏稳住了。她后续讲了如何基于交易金额 + 时间做时间序列回溯，并提到数据清洗和 currency normalization 的注意点，整体下来面试官非常满意。
Onsite（4 轮）
Round 1：深挖项目 + 数据质量问题分析
项目部分主要问她之前做过的预测模型，她提到了一个 churn prediction case。面试官立刻追问：“你怎么发现模型在某些用户群体表现很差？”
她提到是通过 segment-level evaluation 发现 AUC 明显偏低，并进一步发现训练和测试数据时间跨度不一致，导致数据分布漂移。Programhelp 提前给她准备了类似问题的答题框架，所以她当场给出了解决方案，包括：
- 调整 sampling 时间段
- 使用 online evaluation 校验 drift
- 用时间窗构建 rolling training set
Round 2：机器学习基础
这一轮是纯 ML 理论问答：
- GBM vs Random Forest 的区别
- 如何处理 label imbalance
- Precision vs Recall 的权衡
- AUC = 0.5 的含义
这轮她表现得非常稳，尤其在回答 Precision/Recall 时举了一个 fraud detection 的例子，面试官评价她“not only knows the theory but can map it to real use cases”。
Round 3：沟通能力 + 项目匹配
没有技术题，主要聊她与基础设施团队的配合经验，面试官更在意沟通方式、问题分解能力、能不能协作落地而不是只谈模型。这一轮她提到用 airflow 搭建自动化 pipeline 并和后端协同触发模型上线的经历，算是加分。
Round 4：Python 编程 + Pandas 实战
这一轮开始前她就知道会考 Pandas，我们也特地帮她复盘过 SQL-to-Pandas 的转换套路。
面试官先问了：
- 多线程 vs 多进程的适用场景？
- OOP 的设计核心？
- Generator 为何节省内存？
之后实战题是：用 Pandas 实现 groupby 聚合后的条件筛选，等价于 SQL 的 GROUP BY HAVING。
她一开始写了 .groupby().filter(lambda x: …) 但写错了 lambda 内部逻辑，语音提醒她注意 len(x) 和 x.sum() 不是一回事。她及时修正，代码运行通过，面试官还让她再优化成链式表达。
常见 FAQ
Q1: Visa 的 DS 更偏分析还是算法？ 整体偏分析导向，但技术要求一点不低。SQL、数据结构、机器学习基础都要非常扎实。
Q2: Onsite 要准备多久？ 建议至少提前一周系统准备，特别是 ML 理论题 + SQL-to-Pandas 转换题型非常高频。
Q3: 开放式题目要怎么回答？ 先定义指标，再说明框架，最后才谈假设分析。千万别一上来就直接“答结论”。
Q4: 简历项目会怎么问？ 从背景、目标、建模、部署全链路问到底，准备好每一步的技术细节和业务动机。
基础不决定上限
Visa 的 DS 面试不算花里胡哨，但胜在“标准 + 扎实”。如果你 SQL 基础不牢、Pandas 用得不熟、ML 理论模糊不清，那基本就会在某一轮翻车。
Programhelp 协助这位同学在面试过程中稳住节奏，语音助攻在 SQL 逻辑、开放题指标定义、Pandas 链式操作上都发挥了关键作用。不是代替你做题，而是在你思路断的时候，把你拉回来。
如果你也准备冲刺 Visa、Stripe、Capital One 这类 DS 岗，欢迎来找我们进行系统梳理，我们会帮你把“会做题”变成“能通过”。
