大概 3 周后要在 AbbVie 面他们 Commercial Analytics 组的 Senior Data Scientist 职位。非常希望听到最近走过 loop 的人分享，尤其是 analytics 或 data science 方向。
特别想了解： technical screen 长什么样（SQL？case study？take-home？） 他们更看重 pharma 领域知识还是更通用的 DS 技能 panel 的结构有没有什么奇怪的地方
大家想到什么都可以留言，哪怕是零碎信息也很有用。不需要完整复盘，哪怕一句「最意外的点是什么」也行。谢谢
不完全是同一个岗位，但我去年面过他们 R&D IT 组的一个 Data Engineering 职位。technical screen 很偏 SQL，是真实 schema 上的真实 query，不是 leetcode。他们还有个 take-home，涉及一些 ETL 逻辑，我用 Python 写的。没有 live coding，这点我挺喜欢。technical 轮没怎么问 domain knowledge，但 behavioral 会问你在受监管的数据环境里怎么工作，比如怎么处理 audit trails 和 data lineage。
「regulated data environments」这个角度很有用，我之前没想到这种表述。也挺好，知道考的是 SQL，不是算法谜题。
大概 6 个月前我在 AbbVie 走过一轮 BI Analyst loop。没有 take-home，但在 panel 那轮带我做了一个 case。是商业数据，处方量趋势，让我讲讲如果出现突然下滑我会怎么诊断。如果你熟悉 business analytics case，这个挺直接的。他们不是在考 pharma 术语，更看重结构化的解决问题能力。
从我人脉里一个走过他们 ML platform team 的人那听说：其中一轮是「model design」讨论，不是实现。他们给了一个真实业务问题（比如 patient adherence prediction 之类的），想听你怎么 scope 和推进。更看重 framing，不是数学。如果跟你相关，值得准备几套这种题。