刚在 Wells Fargo 把 DS 的 loop 走完，目标是他们的 consumer analytics 团队。级别是 mid-senior（5 YOE）。下面是每一段面试以及实际问到的内容。
SQL 轮（45 分钟）： 这是我见过最难的 SQL 之一，除了纯 analytics engineering 的岗位之外基本没遇到过。他们会考 window functions、partitioning、running totals、lag/lead。具体题大概是：给一张 transaction 表，字段有 customerid、amount、transactiondate、transactiontype，找出那些先出现一次交易失败（decline），并在 72 小时内紧接着出现一次成功交易的客户。他们想看你怎么把 join 逻辑想清楚，并处理像「多次 decline」这种边界情况。
他们内部用 Snowflake。语法很重要。要知道 DATEDIFF 和 DATEDIFF 在 Snowflake 和 SQL Server 里的行为不一样。
Stats / probability 轮（30 分钟）： 不是统计理论考试。他们给了一个真实场景：我们看到移动端交易的 fraud rate 暴涨。带我过一遍你会怎么判断这是真趋势还是抽样误差。经典的 A/B testing 基础、power、significance，但用侦探式的问题包装。他们追问：你怎么控制「移动端交易更偏年轻用户」这个事实？年轻用户可能本来就有不同的 fraud pattern。
Case / business 轮（45 分钟）： 我的 case：一个新的信用卡产品上线了，早期 activation rate（拿到卡并在 30 天内实际使用的客户）低于预测。可能原因是什么，你会怎么调查？我的结构是：漏斗分析、cohort 对比、外部因素，并给了一个决策树，说明我会先拉哪些数据。他们喜欢我先做诊断式框架，而不是直接跳到假设。
Behavioral（30 分钟）： 有个问题让我挺意外：讲一次你的分析推动了一个决策，但结果证明是错的。你怎么处理？又是 WF 的文化相关问题。这个要准备一个真实答案。
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