面试经验分享：在美国药企的技术筛选与机器学习建模

在追逐数据科学与药物研发的旅途上，我经历了一次意义非凡的面试过程。今天要和大家分享的，正是这个过程中让我感触颇深的四轮面试环节。🌟

第一轮：技术筛选

面试的第一步便给了我一个真实的案例：分析临床试验数据中PD-L1生物标志物和病人反应之间的相关性。要求使用Python实现统计测试并可视化结果。这不仅是对技术的挑战，更是思维的考验！

我被问到了为什么选择逻辑回归而非随机森林，以及如何处理缺失的数据。本以为不过是简单的跑模型，结果却深入探讨了多个测试校正的细节，差点在p-value校准上翻车。😅

第二轮：机器学习建模

在这一轮中，围绕药物发现场景问了两个硬核问题。一是如何利用人工智能预测分子的溶解度，要求对比不同算法的优缺点；二是设计一个预警系统来检测临床试验中的不良事件，并考虑样本不平衡的问题。这一轮对生物医药领域的知识探讨非常深入。

特别是在被问到如何向医生解释模型预测结果时，我突然意识到药企数据科学家的特殊性。🤔

第三轮：问题定位与解决方案

面试官给出一个场景：公司的患者招募预测模型准确率突然从85%下降至60%。我需要从数据漂移、协议变化、样本选择偏差等多个角度逐一排查，提出解决方案，并设计A/B测试以验证改进效果。🎯

第四轮：SQL与编码能力

最后一轮提供了一个临床数据库，我需要写SQL查询以提取符合特定纳入/排除标准的患者队列。此外，还需要用Python实现一个函数，计算药物剂量的最佳范围，处理极端值的边缘情况。SQL的应用考察了窗口函数在患者时间线分析中的使用，实用性超乎想象。

总结

整体而言，AZ特别看重技术能力与制药场景的结合。在讨论模型时，面试官追问如何符合FDA的规定，而在分析数据时，则关注患者隐私的保护。这些细节让我对数据科学在制药行业中的实际应用有了更深的理解。

🔍图中是我回顾的面试总结，🙋已完成【AZ】。祝大家秋招好运！#北美求职 #北美data #数据分析 #面经 #数据分析求职 #转码 #留学生秋招 #留学生找工作 #药企 #美国求职