2026 年 Q1 走完了一轮 Brex 的 DS 面试流程，目标是一个 mid-level data scientist 岗位。一共四轮。来拆一下，因为组合和我预期不太一样。
第 1 轮：SQL 两道题，大概 45 分钟。第一题是 transaction 数据集上的 window functions，类似「找出连续三个月环比消费增长超过 20% 的客户」。写出干净的 SQL 有点难，但算法上不难。第二题是 funnel 分析查询。CTE、window functions、以及怎么在 SQL 里算转化率要熟。
第 2 轮：统计 + 概率 比我预期的更严，对一家 startup 来说算强度不低。他们问了一个贝叶斯推断题（不是那种绕人的 trick question，而是很应用的："your fraud model flags a transaction, the model has X precision and Y recall, how do you think about the posterior probability of actual fraud?（你的 fraud model 标记了一笔交易，模型的 precision 是 X、recall 是 Y，你怎么考虑实际发生 fraud 的后验概率？）"）。还问了 A/B 测试的假设条件，特别是当你的指标是人均收入、且分布重右尾时，标准 z-test 是否合适。
第 3 轮：Case / Product Sense 给了一个假设场景：Brex 卡的 spend 上个月下跌了 15%。让你走一遍怎么诊断。这是经典题，但他们会追得很深：我会怎么区分内部产品问题、宏观经济信号、以及数据采集问题。数据质量这一块会刷掉很多 DS 候选人。
第 4 轮：Behavioral 比较标准，重点在跨职能协作，以及你如何用数据影响产品决策。
基于我看到的信息，SF 市场 mid-level DS 的薪资大概在 $170-210k TC 区间，不过我不能分享我的具体数字。
SQL 和 stats 两轮是真正的筛选器。哪块弱就先补哪块。