這次分享來自我們 Programhelp 一位學員的 Visa 數據科學崗面試复盤。整體流程從電面到 Onsite，全程技術濃度非常高，尤其是 SQL + ML 理論 + Python 數據處理幾乎輪輪都在考，另外開放式問題佔比也不低，非常考察臨場表達與結構化思維。
投遞與前期準備
這位同學是直接從官網投遞的，沒有 OA，流程很快推進到 HR 電話溝通後進入電面。她本身有實習數據分析經驗，簡歷重點突出 SQL 和 Pandas 實戰項目，投的是 Data Scientist 崗位。
Programhelp 在她面試前一周幫她做了結構化模擬，包括 SQL 高頻概念速記、Pandas 操作補強、以及電面中常見的開放題目策略（尤其是如何穩住場子，慢慢推進思路）。
電面過程（兩輪）
第一輪：SQL 理論 + 實戰
這輪主要圍繞 SQL 展開，前半部分是概念題：
- RANK() vs ROW_NUMBER() 的区别
- HAVING 和 WHERE 的适用场景
她在說 HAVING 和 WHERE 時有點緊張，Programhelp 語音那邊及時提示：“記得強調 HAVING 是對聚合後的結果過濾。” 她馬上補充說：“HAVING 用於過濾 group by 後的 aggregate 結果，比如我們想篩選訂單總數大於 10 的客戶。”
後半部分是一道實戰 SQL： “找出過去 30 天交易超過 10 次的銀行卡號。”
虽然逻辑不复杂，但她一开始忘记写 GROUP BY card_id，也是我們語音助攻提醒後及時補全。面試官比較看重她解釋思路的清晰程度，現場溝通感覺不錯。
第二輪：開放式案例分析
問題是：“如何判斷過去 10 年中最富有的國家？”
這個問題其實蠻開放，很多人會陷入“講得太淺 or 太發散”的兩難。這位同學一開始直接說“看 GDP”，面試官追問：“那是看總 GDP 還是人均？” 她猶豫了兩秒，語音提示來了：“快速反問定義維度，再展開場景。”
她立刻補充：“我理解可以先定義多個財富維度，比如 GDP 總量、人均 GDP、資產負債比等。不同的定義可能得出不同的結論，我們可以做對比分析。”
這時候整個節奏穩住了。她後續講瞭如何基於交易金額 + 時間做時間序列回溯，並提到數據清洗和 currency normalization 的注意點，整體下來面試官非常滿意。
Onsite（4 輪）
Round 1：深挖項目 + 數據質量問題分析
項目部分主要問她之前做過的預測模型，她提到了一個 churn prediction case。面試官立刻追問：“你怎麼發現模型在某些用戶群體表現很差？”
她提到是通過 segment-level evaluation 發現 AUC 明顯偏低，並進一步發現訓練和測試數據時間跨度不一致，導致數據分佈漂移。 Programhelp 提前給她準備了類似問題的答題框架，所以她當場給出了解決方案，包括：
- 調整 sampling 時間段
- 使用 online evaluation 校驗 drift
- 用時間窗構建 rolling training set
Round 2：機器學習基礎
這一輪是純 ML 理論問答：
- GBM vs Random Forest 的區別
- 如何处理 label imbalance
- Precision vs Recall 的權衡
- AUC = 0.5 的含義
這輪她表現得非常穩，尤其在回答 Precision/Recall 時舉了一個 fraud detection 的例子，面試官評價她“not only knows the theory but can map it to real use cases”。
Round 3：溝通能力 + 項目匹配
沒有技術題，主要聊她與基礎設施團隊的配合經驗，面試官更在意溝通方式、問題分解能力、能不能協作落地而不是只談模型。這一輪她提到用 airflow 搭建自動化 pipeline 並和後端協同觸發模型上線的經歷，算是加分。
Round 4：Python 編程 + Pandas 實戰
這一輪開始前她就知道會考 Pandas，我們也特地幫她复盤過 SQL-to-Pandas 的轉換套路。
面試官先問了：
- 多線程 vs 多進程的適用場景？
- OOP 的設計核心？
- Generator 為何節省內存？
之後實戰題是：用 Pandas 實現 groupby 聚合後的條件篩選，等價於 SQL 的 GROUP BY HAVING。
她一開始寫了 .groupby().filter(lambda x: …) 但寫錯了 lambda 內部邏輯，語音提醒她注意 len(x) 和 x.sum() 不是一回事。她及時修正，代碼運行通過，面試官還讓她再優化成鍊式表達。
常見 FAQ
Q1: Visa 的 DS 更偏分析還是算法？ 整體偏分析導向，但技術要求一點不低。 SQL、數據結構、機器學習基礎都要非常紮實。
Q2: Onsite 要準備多久？ 建議至少提前一周系統準備，特別是 ML 理論題 + SQL-to-Pandas 轉換題型非常高頻。
Q3: 開放式題目要怎麼回答？ 先定義指標，再說明框架，最後才談假設分析。千萬別一上來就直接“答結論”。
Q4: 簡歷項目會怎麼問？ 從背景、目標、建模、部署全鏈路問到底，準備好每一步的技術細節和業務動機。
基礎不決定上限
Visa 的 DS 面試不算花里胡哨，但勝在“標準 + 紮實”。如果你 SQL 基礎不牢、Pandas 用得不熟、ML 理論模糊不清，那基本就會在某一輪翻車。
Programhelp 協助這位同學在面試過程中穩住節奏，語音助攻在 SQL 邏輯、開放題指標定義、Pandas 鍊式操作上都發揮了關鍵作用。不是代替你做題，而是在你思路斷的時候，把你拉回來。
如果你也準備衝刺 Visa、Stripe、Capital One 這類 DS 崗，歡迎來找我們進行系統梳理，我們會幫你把“會做題”變成“能通過”。
