报一个Apple的Offer和面经 (转载)

职位是Marketing Analyst

Base 120K差点
Bonus 15%
RSU 105K over 4 years
No sign in bonus

我:不是engineer, 统计的master, 有7年工作经验。 这个Base和其他中小型公司同类
职位比也不算高,一个我不是engineer, 另外工资是比较我目前公司的pay, 当时想先
搬来湾区所以take了目前公司的low pay。

发个面经给去面试的人参考一下时间流程. 从recuiter联系我到offer一共六周时间:

07/21 Apple recruiter发邮件问我对一个职位有没有兴趣
07/22 Apple recruiter phone screen
07/28 phone interview with hiring manager
08/04 On site interview, 一共三小时,包括recruiter面6个人,每人半小时
08/05 hiring manager回复我的thank you letter, 说所有的人给我的评价都很好,
recruiter会联系我
08/11 recuiter电话schedule我去面第二轮,共一小时,因为两个级别比较高的经理上
次不在.但是我认为那时候他们应该基本决定招我。
08/15 面试共一小时,但是其中的VP头天父亲去世没有面成,另外一个不在campus所以
facetime。
08/20 Background check
08/21 口头Offer,没有negotiate.
09/03 Official Offer(中间HR manager 辞职导致offer letter delay)

关于面试准备:

我前面前前后后on site面了5,6个中小型公司,大约4,5个月的时间,一半自己投的
,一半是recruiter主动联系,但是基本都是从Linkedin来的(除了Apple,因为之前在
上面放过简历)。到7月份突然开始好些大公司和热门startup的面试,后面明显面的比
前面好,可能因为面试有了经验。

总体感觉,公司越小,反而要求的技能很强,喜欢问细节,特别注重目前的工作经验和
技能是否高度match他们的职位。规模大些的公司更注重理解,背景,和理论知识。

不过即便是不感兴趣的公司,去面面绝对对后面有用,至少能明白现在公司想要什么,
并且把面试答案改进变流利。

以下是特别针对搞统计的人,根据我面试的经验,一些基本却又需要了解与心的一些知
识。我面的职位都是marketing的,不考统计,但是其实很多testing的东西是和统计相
关的,如果能在回答的时候,带入一些统计的理论就很好。

1.两句话概括PCA和factor analysis的区别
2.解释ANOVA里面,random effects and fixed effects
3.Sample size to estimate probability or population mean. Sample size由哪些
影响
4. Anova的assumption: normality, independence and equality of variance. 有哪
些non-parametric test.
5. Regression的assumption.
6.建统计模型的整个流程。for regression, what diagnostics to check model?
validate model using training set and validation set.什么是AIC,levene's test
.Time series model比如Arima,哪些diagnostics check.
8.Experimental Design: 比如普通的AB testing or multivariate testing。 理解
randomization, replication, blocking, stratified sampling
7.SQL应该非常熟悉sub query, function比如rank over(), excel熟悉pivot table,
和一些function就好了,R没有被问过。
8.有关marketing: CRM部分知道STP,RFM, tree analysis等等。知道什么是price
elasticity of demand。on line marketing的部分能解释如何manage一个campaign,
可以从cost and efficiency角度讲.

就想到这些,想到别的再来补充。