2026 US Data Scientist Interview Trends: What NGs Must Know

[!NOTE] 2026年的 Data Scientist 求职市场，不再是 "懂个 XGBoost 就能上岸" 的时代。面试考察的维度正在经历深刻的 shift。

作为 New Grad，如果你还抱着几年前的面经在准备，大概率会碰壁。通过分析最近几十场 DS 面试，我总结了以下几个核心趋势。

Trend 1: Generative AI is Eating the World (New!)

这是 2026 年最大的变化。即使是 General DS 岗位，面试官也会问你 LLM 相关的问题。

Transformer Basics: 不要只会被八股，要懂 Self-Attention Mechanism 的计算复杂度 (Quadratic), Positional Encoding 为什么要加。
RAG (Retrieval-Augmented Generation): 当模型幻觉 (Hallucination) 严重时怎么办？如何构建一个 RAG Pipeline？(Chunking -> Embedding -> Vector DB -> Retrieval -> Generation).
Evaluation: 怎么评估生成质量？BLEU/ROUGE 已经过时了，现在的 Trend 是 LLM-as-a-judge 或者 Human Evaluation。
Prompt Engineering: CoT (Chain of Thought), Few-shot prompting 的原理。

Trend 2: Product Sense is the New King

现在的大厂 DS 面试，越来越像 Product Analyst 面试。面试官不再让你手推 SVM 公式，而是问你：

"How would you measure the success of feature X?"
"Metric A is up, Metric B is down, investigate."

Insight: 对于 General DS，Business Impact > Model Complexity。你需要构建自己的 Metric Hierarchy (North Star Metric -> L1/L2 Metrics -> Guardrail Metrics)。

Trend 3: A/B Testing 考察深度增加

A/B Test 不再是简单的 "算个 Sample Size, 算个 P-value"。

Novelty Effect & Primacy Effect: 你怎么检测？
Network Effect: 在 Social Network App (like LinkedIn/Facebook) 里做实验，Treatment Group 会影响 Control Group，怎么解决？(Switchback Testing, Cluster Randomization)
Metric Choice: 为什么选这个指标而不是那个？OEC (Overall Evaluation Criterion) 怎么设计？

Trend 4: SQL is Harder

不要以为只会 SELECT * 和 GROUP BY 就够了。现在的 SQL 考题往往结合了业务逻辑：

Window Functions: RANK(), LEAD(), LAG(), moving averages.
Self-Joins: 比如计算 User Retention, Churn。
Complex Filtering: 复杂的 CASE WHEN 和 Subqueries。建议刷题参考：SQL Mastery Guide。

Trend 5: End-to-End Implementation (MLOps)

现在的 DS 不仅仅要会训练模型，还要会部署。面试官可能会问：

Deployment: 你的模型怎么上线？(FastAPI/Flask containerization? ONNX export?)
Monitoring: 上线后怎么监控？(Data Drift, Concept Drift, Latency, Error Rate).
Retraining: 什么时候重训模型？(Scheduled vs Trigger-based).

总结

2026年的 DS 面试，核心在于 "Full-Stack Data Science"。你需要懂 Business (Product Sense)，懂 GenAI (LLM/RAG)，懂 Inference (Stats/A/B Test)，还要懂 Engineering (MLOps)。

不要做一个只会调包的 Model Tuner，要做一个能用数据解决商业问题的 Problem Solver。这才是 Data Interview 的本质。