我是冯布尔：
1.怎么找工作？
考过研的朋友可能听说过“三跨”这个词，即跨地区、跨专业、跨学校考研，每多一“跨”，难度就会高不少。
找工作如同考研，也存在“三跨”：跨地区、跨行业、跨岗位。
这其中，跨地区对于年轻人来说是比较容易解决的问题。了解一个城市的就业行情，只需要在招聘网站上稍做调研即可。
打开求职软件，选金融行业，并搜索关键字“数据分析”，可以看到许多岗位。一般这些岗位的JD（职位描述）长这样：
不要被这么多的要求吓到。仔细分析一下这个职位描述：如果第1、2点是我们现阶段暂时不满足的，那么建议直接忽略，如果满足则更好。
如果你是一个想要转行的人，看见这种学历、相关经验的要求就不用管，该投简历投简历。HR也是人，不会这么死板的。如果投都不投，那就真没机会了。
职位描述中的第4点里的技能是可以通过学习来补足，其中最重要的就是SQL、Python。在学SQL和Python的时候，主要的思路是“学+练”。只靠眼睛看是永远学不会写代码的。
职位描述中的第3点，可以简化为“相关领域项目经验”。没有相关项目经验怎么办？
可以去网上找数据，自己做项目，或跟着相关的课程来做。Kaggle、网贷之家、阿里天池上有大量的金融类数据可以免费使用。
有人会说某些项目太多人做了，到了“做烂”的程度。但其实，不少项目远没到“做烂了”这种程度，至少有90%都没有实际做过任何一个案例。所以只要你做了，就超过了绝大多数的人。
2.如何写简历？
我们可以站在HR的角度来考虑这个问题。负责招聘的HR往往每天都会收到很多简历投递，可能每份简历只有1分钟的时间去看。
我们要在最短的时间内让HR把简历内容和工作岗位描述的要求相匹配，并且相信我们所写的内容真实、清晰、可靠。
HR在筛选简历的时候最头疼的就是简历写得“模糊”。比如“熟练使用Excel、SQL、Python”。
这个“熟练”到底是什么程度？通过简历根本看不出来。大家都写熟练，那HR该通知谁来面试呢？
怎么证明自己的技能水平？最好的办法就是把自己的技能“可视化”。我在找工作之前使用Excel、SQL、Python分别做了项目，然后把项目放到简历上，这就让HR可以清楚的知道你不仅会，还实际做过。
用这种方式，我在投递完简历后快速收获了很多面试邀约。
3.怎样准备面试？
数据分析相关的职位面试可以拆解为以下三块：
1）技术基础
2）项目经验提问
3）业务问题
首先，面试时可能会要求现场做一些题目，所以面试前务必要把职位描述上要求的技能都掌握好，多刷面试题。
其次，简历上写到的任何内容，特别是自己做的项目，都必须多复盘几次，搞清楚其中的各种细节。
因为面试官会问得很细，一方面考察你的思维能力和工作能力，另一方面防止简历造假。如果在聊项目经历的时候说得不清楚，无疑会让面试官对你的印象大打折扣。
另外，面试官往往会结合自己公司的产品提出业务方面的问题。这就需要你在面试之前对目标公司的业务逻辑有所了解。
4.面试题举例
这里可以给大家列举一些我在业务面试环节被问到过的一些问题，以及我个人的回答。
面试题：SQL如何实现行列转置和分组排序，说一下思路即可
答：使用casewhen语句可以完成行列转置；使用rank()over(partitionby())完成分组排序。
答案见：行列互换问题，怎么办？送你一个万能模版
面试题：风控模型迭代的时候需要注意什么？
答：新模型需要先线上“陪跑”一段时间，看看模型对新样本的预测能力，然后再进行A/Btest，对一部分用户使用新模型，另一部分继续使用老模型。如果验证了新模型能显著提高风险区分能力，则可以全面部署上线。
面试题：在实施A/Btest时，流量该如何进行分流？
答：实施A/Btest的核心思路有3点，一是多个方案同时并行，二是控制变量，每个方案之间只有一个变量有差异，三是明确方案的评价标准，即实验组的效果要超过对照组多少才认为是显著的。如果只对一个环节进行A/Btest，那么每个方案之间的流量是要互斥的，并且是随机划分的，这样可以保证每个方案的流量都来自于同一个样本空间。
面试题：我们公司有一款产品是与银行合作推出的“联名信用卡”，这种信用卡可以取现。你认为其中存在的风险点有哪些？该如何降低这些风险？
答：我对您提到的这款“联名卡”的具体业务流程不是特别清楚，这里我就假定它和银行的信用卡是类似的。
区别在于贵公司作为资金提供方和流量入口，而银行作为发卡机构。我认为存在的风险有3点。
第一是逾期风险，这个风险普遍存在于金融领域。解决的方法是不断对风控规则进行迭代，定期对模型进行重新训练，适应客群的变化。如果可能的话，还可以与合作银行进行数据方面的共享，降低数据孤岛带来的影响。
第二是欺诈风险。可以采取“面签”的方式降低风险。银行在发放信用卡时几乎都会要求去线下网点面签，与银行合作刚好可以发挥这方面的优势。
第三是*策风险。这个风险点在于银行方面出于合规的考虑与贵公司解除合作。
由于*策的因素，线上信贷的限制越来越严格，为了避免这种风险的发生，在平时的业务流程中需要加大合规力度。一方面把利率控制在合规范围内，另一方面对催收团队提供严格的话术规范，禁止恶意催收。
ps：这个类型面试题的问题非常关键，它的目的是考察候选人的思维是否敏捷，是否有业务的“感觉”。很多职位描述里会写一个要求：“对数据敏感”，指的其实就是这样的能力。
在技术过关的前提下，用人单位更倾向于用这类问题来筛选候选人。碰到这种题目的时候可以多向面试官提问，向他了解清楚具体的业务内容再做回答。
面试官想要考察的无非就是技术基础和数据思维。技术能力的提升需要依靠不断的学习和积累，而业务思维的提升则在于多思考，持续学习，不给自己设边界。
面试题：你有什么想问我的吗？
答：假如有幸被贵公司录用，您希望我在6个月内达到什么样的水平？
技术能力决定你的下限，而数据思维则决定了你的天花板。
更多面试题，可以看我参与写的畅销书《数据分析思维》。
上面内容来自“猴子数据分析”学员分享的求职经验，来源：?