Quora上有人询问：“兄弟们咋办啊，我面了12个DS的面试，都挂了。所有的反馈都说我product sense太弱了。”
什么？数据科学向职位也考product sense？
是的，而且这不是个例，数据科学面试愈发重视product sense，已经出现职位传职位，公司传公司的现象了！
常见于数据科学的各类面试
有小伙伴表示他去面试LinkedIn的一个数据科学职位，面试官问他产品思维的问题：“LinkedIn的这个新功能是否会影响用户体验？”
在他自信地告诉面试官可以对这个新功能进行一系列测试后，面试官告诉他“公司没有能力这么做，所以你应该如何判断？”结局当然比较惨烈，这兄弟懵了。
Meta
Meta非常注重product sense，他们建议面试者多去了解Facebook的产品，在各大平台的公司面试反馈中，我们可以看到几乎每一条都提到了DS面试考察了product sense。
不但如此，Data Scientist、Data Analyst、Product Analyst、Data Product Manager等众多职位都需要求职者具备良好的product sense，尤其对于Facebook、Apple、Amazon、Google等大型科技公司更是如此。
Product Sense有多重要？
Product sense类问题主要专注于产品思维和分析，其在数据型职位、分析型职位中越来越普遍。那么，公司为什么这么愿意考察求职者的product sense能力呢？
数据科学类职位可以说是产品管理和软件工程的结合。
在工作中，数据科学家需要具备产品洞察力，和同事一起构建、测试、发布基于数据的特征，同时也需要进一步分析结果、改进方案、测试评估重塑，并且让数据格式化，以便于最终汇报......
数据科学类工作需要经常与产品决策者、产品构建者合作，这一系列工作都需要具备良好的业务直觉和产品思维。
公司希望招聘到优秀的、有发展潜力的可培养人才，所以在面试中偏好考察求职者的product sense能力。
Product Sense难不难？
“I personally thought my answers were good but for some reason the interviewer didn't like my answers.”
“我认为我答的很好，但是面试官不喜欢我的答案。”
诚然，没有练过这类问题的求职者，想过product sense关很难。这是一种类型相对特殊的面试问题，旨在考察求职者如何理解产品，以及构建产品的能力。即使是英语母语的美利坚小伙伴，对于product sense也非常头疼。
毕竟数据科学面试的考察内容非常广泛，而Product Sense类问题不但零散、而且有深度、具备高可变性。所以在面试中如何获得面试官的青睐？
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