這可能是最全的金融行業(yè)面試題

我是馮布爾：

1.怎么找工作？

考過研的朋友可能聽說過“三跨”這個詞，即跨地區(qū)、跨專業(yè)、跨學?？佳?，每多一“跨”，難度就會高不少。

找工作如同考研，也存在“三跨”：跨地區(qū)、跨行業(yè)、跨崗位。

這其中，跨地區(qū)對于年輕人來說是比較容易解決的問題。了解一個城市的就業(yè)行情，只需要在招聘網站上稍做調研即可。

打開求職軟件，選金融行業(yè)，并搜索關鍵字“數據分析”，可以看到許多崗位。一般這些崗位的JD（職位描述）長這樣：

不要被這么多的要求嚇到。仔細分析一下這個職位描述：如果第1、2點是我們現階段暫時不滿足的，那么建議直接忽略，如果滿足則更好。

如果你是一個想要轉行的人，看見這種學歷、相關經驗的要求就不用管，該投簡歷投簡歷。HR也是人，不會這么死板的。如果投都不投，那就真沒機會了。

職位描述中的第4點里的技能是可以通過學習來補足，其中最重要的就是SQL、Python。在學SQL和Python的時候，主要的思路是“學+練”。只靠眼睛看是永遠學不會寫代碼的。

職位描述中的第3點，可以簡化為“相關領域項目經驗”。沒有相關項目經驗怎么辦？

可以去網上找數據，自己做項目，或跟著相關的課程來做。Kaggle、網貸之家、阿里天池上有大量的金融類數據可以免費使用。

有人會說某些項目太多人做了，到了“做爛”的程度。但其實，不少項目遠沒到“做爛了”這種程度，至少有90%都沒有實際做過任何一個案例。所以只要你做了，就超過了絕大多數的人。

2.如何寫簡歷？

我們可以站在HR的角度來考慮這個問題。負責招聘的HR往往每天都會收到很多簡歷投遞，可能每份簡歷只有1分鐘的時間去看。

我們要在最短的時間內讓HR把簡歷內容和工作崗位描述的要求相匹配，并且相信我們所寫的內容真實、清晰、可靠。

HR在篩選簡歷的時候最頭疼的就是簡歷寫得“模糊”。比如“熟練使用Excel、SQL、Python”。

這個“熟練”到底是什么程度？通過簡歷根本看不出來。大家都寫熟練，那HR該通知誰來面試呢？

怎么證明自己的技能水平？最好的辦法就是把自己的技能“可視化”。我在找工作之前使用Excel、SQL、Python分別做了項目，然后把項目放到簡歷上，這就讓HR可以清楚的知道你不僅會，還實際做過。

用這種方式，我在投遞完簡歷后快速收獲了很多面試邀約。

3.怎樣準備面試？

數據分析相關的職位面試可以拆解為以下三塊：

1）技術基礎

2）項目經驗提問

3）業(yè)務問題

首先，面試時可能會要求現場做一些題目，所以面試前務必要把職位描述上要求的技能都掌握好，多刷面試題。

其次，簡歷上寫到的任何內容，特別是自己做的項目，都必須多復盤幾次，搞清楚其中的各種細節(jié)。

因為面試官會問得很細，一方面考察你的思維能力和工作能力，另一方面防止簡歷造假。如果在聊項目經歷的時候說得不清楚，無疑會讓面試官對你的印象大打折扣。

另外，面試官往往會結合自己公司的產品提出業(yè)務方面的問題。這就需要你在面試之前對目標公司的業(yè)務邏輯有所了解。

4.面試題舉例

這里可以給大家列舉一些我在業(yè)務面試環(huán)節(jié)被問到過的一些問題，以及我個人的回答。

面試題：SQL如何實現行列轉置和分組排序，說一下思路即可

答：使用case when語句可以完成行列轉置；使用rank() over(partition by())完成分組排序。

答案見：行列互換問題，怎么辦？送你一個萬能模版

面試題：風控模型迭代的時候需要注意什么？

答：新模型需要先線上“陪跑”一段時間，看看模型對新樣本的預測能力，然后再進行A/B test，對一部分用戶使用新模型，另一部分繼續(xù)使用老模型。如果驗證了新模型能顯著提高風險區(qū)分能力，則可以全面部署上線。

面試題：在實施A/B test時，流量該如何進行分流？

答：實施A/B test的核心思路有3點，一是多個方案同時并行，二是控制變量，每個方案之間只有一個變量有差異，三是明確方案的評價標準，即實驗組的效果要超過對照組多少才認為是顯著的。如果只對一個環(huán)節(jié)進行A/B test，那么每個方案之間的流量是要互斥的，并且是隨機劃分的，這樣可以保證每個方案的流量都來自于同一個樣本空間。

面試題：我們公司有一款產品是與銀行合作推出的“聯(lián)名信用卡”，這種信用卡可以取現。你認為其中存在的風險點有哪些？該如何降低這些風險？

答：我對您提到的這款“聯(lián)名卡”的具體業(yè)務流程不是特別清楚，這里我就假定它和銀行的信用卡是類似的。

區(qū)別在于貴公司作為資金提供方和流量入口，而銀行作為發(fā)卡機構。我認為存在的風險有3點。

第一是逾期風險，這個風險普遍存在于金融領域。解決的方法是不斷對風控規(guī)則進行迭代，定期對模型進行重新訓練，適應客群的變化。如果可能的話，還可以與合作銀行進行數據方面的共享，降低數據孤島帶來的影響。

第二是欺詐風險?？梢圆扇　懊婧灐钡姆绞浇档惋L險。銀行在發(fā)放信用卡時幾乎都會要求去線下網點面簽，與銀行合作剛好可以發(fā)揮這方面的優(yōu)勢。

第三是政策風險。這個風險點在于銀行方面出于合規(guī)的考慮與貴公司解除合作。

由于政策的因素，線上信貸的限制越來越嚴格，為了避免這種風險的發(fā)生，在平時的業(yè)務流程中需要加大合規(guī)力度。一方面把利率控制在合規(guī)范圍內，另一方面對催收團隊提供嚴格的話術規(guī)范，禁止惡意催收。

ps：這個類型面試題的問題非常關鍵，它的目的是考察候選人的思維是否敏捷，是否有業(yè)務的“感覺”。很多職位描述里會寫一個要求：“對數據敏感”，指的其實就是這樣的能力。

在技術過關的前提下，用人單位更傾向于用這類問題來篩選候選人。碰到這種題目的時候可以多向面試官提問，向他了解清楚具體的業(yè)務內容再做回答。

面試官想要考察的無非就是技術基礎和數據思維。技術能力的提升需要依靠不斷的學習和積累，而業(yè)務思維的提升則在于多思考，持續(xù)學習，不給自己設邊界。

面試題：你有什么想問我的嗎？

答：假如有幸被貴公司錄用，您希望我在6個月內達到什么樣的水平？

技術能力決定你的下限，而數據思維則決定了你的天花板。

更多面試題，可以看我參與寫的暢銷書《數據分析思維》。

上面內容來自“猴子數據分析”學員分享的求職經驗，來源：?

https://www.zhihu.com/question/27573926/answer/1598683281

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