约了一个 data science 岗的 recruiter screen，在 Starbucks 的 digital/loyalty 团队。如果你过去一年左右在那边面过 analytics 或 data 相关岗位，真的很想听听你的情报。
具体想问：SQL 那轮技术性有多强？会有 case study 还是只有 behavioral？能不能说说团队日常到底在做什么（loyalty 优化？门店运营？还是别的）？JD 写得挺含糊。
我也愿意等我面完把了解到的情况回来分享。
约了一个 data science 岗的 recruiter screen，在 Starbucks 的 digital/loyalty 团队。如果你过去一年左右在那边面过 analytics 或 data 相关岗位，真的很想听听你的情报。
具体想问：SQL 那轮技术性有多强？会有 case study 还是只有 behavioral？能不能说说团队日常到底在做什么（loyalty 优化？门店运营？还是别的）？JD 写得挺含糊。
我也愿意等我面完把了解到的情况回来分享。
大概 8 个月前我在那里面过 analyst。级别不一样但团队类似。他们给了我一个 take-home SQL challenge，两张表，让我做一个 loyalty members 的 cohort analysis。给了我几天时间提交。我会复习一下 retention metrics，并且想清楚你会怎么衡量项目参与度（program engagement），那似乎是他们最关注的点。
data platform 团队的朋友跟我说他们挺聚焦在 app 和 rewards 这套栈。可以想想实验、membership funnel、有人升到 gold status 之后 frequency 会发生什么变化。这就是他们在意的分析味道。听说不是那种很重的 ML，更偏应用型分析。
这很有帮助。JD 提到 ML，但如果主要是 applied analytics，那我得调整一下准备方向。感谢。
behavioral 这一块是真的，他们确实会问你怎么把数据发现沟通给非技术相关方。digital/loyalty 团队跨职能挺多的，所以预计会有「在没有职权的情况下如何影响他人」这类问题。