C3 AI 数据科学家（DS）面试经验分享

面试节奏与流程

整体来看，C3 AI 的面试节奏较快且高效，每轮面试的结果通常会在 两天内 通知。如果每轮面试完成后立即约下一轮，整个流程可在 两周内 结束。

Timeline

• 12.6 - OA（在线评测），期限 一周，12.12 提交，当晚收到 Screening 预约
• 12.17 - 第一轮面试，次日收到通知，安排下一轮
• 12.30 - 三轮 Back-to-Back 面试，共计 2 小时
• 1.2 - 系统显示 Offer，收到 Immigration Form

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面试内容与考察重点

OA（在线评测）

• 题目均为 C3 AI 过往面试原题，在面经中可找到类似问题。
• 题目难度适中，刷遍面经 几乎能确保通过。

R1: 简历深度挖掘

• 主要是围绕个人 简历 进行深度讨论，考察候选人的工作经历和能力。
• 面试官会让你挑选一段最 出彩的经历 进行讲解，并提问：
  1. 你从这段经历中学到了什么？
  2. 你的同事和老板是如何评价你的？
  3. 你在这段经历中的优缺点？
  4. 你如何为自己这段经历打分？（这一点较为少见）

R2: 机器学习 Case Study + 机器学习知识 + Coding

ML Case Study

• 题目背景：基于 医院数据 进行 机器学习建模 预测病人是否患有 癌症。
• 面试官考察候选人 从头到尾的 ML 项目实践能力，要求详细描述 完整的 ML Pipeline，涵盖：
  • 数据清洗（缺失值处理、类别变量处理等）
  • 特征工程（Feature Selection，如 L1 正则化，或根据模型选择特征）
  • 模型选择（Model Selection）
  • 超参数调优（Hyperparameter Tuning）
  • 模型评估（Model Evaluation）

额外考察的问题：

1. 如何向不懂 ML 的医生或护士解释模型？
2. 如果给定一个病人及其模型预测结果，如何判断哪些特征对预测影响最大？
3. 如何选择合适的评估指标（Metric），以及如何避免 Overfitting？
4. 如何应用 A/B 测试来验证模型的有效性？

ML Knowledge（机器学习知识）

• 涉及 数学（Math）、统计（Stats）、机器学习（ML）及优化（Optimization） 相关内容。
• 主要考察面试者 ML 理论基础 和 实际应用能力，部分考点：
  • 如何在时间序列（Time Series）数据中应用 Cross Validation？
  • t-test 的定义及应用场景？
  • 线性规划（Linear Programming）的原理和实际应用？
  • 其余问题涵盖 模型优化、损失函数、梯度下降等，建议复习 ML 八股文。

Coding（编程考察）

• 共 两道 代码题：

  1. 基于 NumPy/Pandas 计算 Precision 和 Recall
     • 输入数据包含 True Label 和 Predicted Label，要求实现计算函数。
  2. 算法题 - Two Sum 变种
     • 给定一个 list 和一个 target，求有多少对 (x, y) 满足 |x - y| = target。
     • 需实现 最优解（如哈希表 O(N) 方案）。

• Coding 过程重点考察 Debug 能力：

  • 每道题写完后，面试官会要求 自己设计测试用例 进行 Debug。
  • 若测试样例不完善，面试官可能会提示一些 边界情况（Corner Cases）。

行为面试（Behavioral Questions）

• 如何应对赶不上 Deadline 的情况？
• 曾遇到过的最大挑战是什么？
• 如何管理多项任务的优先级？

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面试总结与建议

1. OA 直接刷面经，基本可以保证通过。
2. 简历环节较深入，务必准备清晰的 项目故事线，并能自我评价。
3. ML Case Study 重点在于完整性，建议多回顾 从 0 到 1 训练 ML 模型的步骤。
4. ML 知识面较广，重点掌握 统计学、优化、模型评估及 Cross Validation 相关内容。
5. Coding 需关注 Numpy/Pandas 处理数据的能力，算法题则保证 最优解 + Debug 能力。
6. Behavioral 题目结合 STAR 方法准备，重点体现 解决问题的能力和团队合作经验。