刚面完 Bain Advanced Analytics 团队的 DS 岗，全流程结束趁细节还没忘记赶紧记下来。
初始 recruiter screen 之后一共三轮：
第 1 轮：SQL + data manipulation analytics 团队一位成员做 technical screen。共享文档里两道 SQL。第一题是比较标准的聚合，但 GROUP BY 有坑（join key 里有 null）。第二题让我算 rolling 30 天 retention。题不难，但时间压力很真实。他们看重正确性和 query 可读性，不只是能跑出答案。
第 2 轮：Case + stats 这轮是 Bain 跟常规 tech DS 面试不一样的地方。case 是一个 mini 咨询题：一个零售客户 basket size 在下降，你会先看什么？他们想要的是结构化的诊断思路，不是模型。我太快跳到 regression，面试官把我拉回到 EDA 和 sanity checks。提醒一下：Bain 是 client-first，不是 model-first。
case 后面他们问了三道统计题：不用术语解释 p-value，什么时候用 Mann-Whitney U 而不是 t-test，以及如果一个功能的事件量很低，你会怎么设计 A/B test。最后这题很多人会卡。他们想听 minimum detectable effect 和 sample size 的取舍，而不只是「跑个 chi-squared」。
第 3 轮：Behavioral + fit 一位 manager 和一位 partner。标准 STAR 格式，但非常具体：讲一次你的分析改变了一个决策。他们会很用力追问决策到底是什么，以及最后是否真的落地。
对我有帮助的准备：把 case 的数学口算大声练出来（尴尬但必须）、复习非参数检验、准备一个完整的端到端 analytics 故事。
时间线大概 4 周，从 recruiter screen 到出 offer 决定。Boston office，hybrid。问题欢迎问。