2025 年年末，我們接到一位 Intuit Data Scientist（TurboTax / QuickBooks）的求助。
他的情況其實很常見：背景不差，但對這輪面試完全沒底。
問題不在於會不會寫 SQL、懂不懂模型，而是 Intuit 這套流程——take-home、Karat technical screen、5 輪 virtual onsite、craft demo、case presentation，每一關都在考真實業務決策，而不是標準答案。
他很清楚一件事：這不是一輪適合邊面邊想的面試，一旦卡住，基本就沒有第二次機會。
所以從 take-home 開始，到後面的 technical、case、統計追問，這輪 Intuit Data Scientist 面試由我們全程代面並即時把控節奏完成，最終順利走完整個流程。
這篇文章，就是基於這次 Intuit Data Scientist 的真實代面經歷，把這家公司到底在考什麼、卡人卡在哪、為什麼很多 DS 會翻車，一次性拆清楚。
📋 面試概覽｜每一步都可能卡掉你
整輪 Intuit Data Scientist 面試，持續接近六週。節奏不快，但每一步都很實戰。
1️⃣ Recruiter 電話初篩
主要聊背景和崗位匹配度。
SQL、Python 能力還沒考，你就已經開始暴露思路和業務理解能力。
2️⃣ Take-home 作業
給一份 TurboTax 相關資料集，要做分析、建模，並輸出業務結論。
這是最容易翻車的一環——很多人資料做得很滿，但結論不敢講，或者講不清能不能落地。
3️⃣ Technical Screen（Karat 平台）
SQL、Python、統計與機器學習問題都會考。
核心不是演算法能力，而是能不能快速把業務問題翻譯成技術方案。
4️⃣ Virtual Onsite（5 輪）
涵蓋編程、統計/機器學習、Case Interview 和行為面。
其中 craft demonstration + take-home presentation 是 Intuit 獨特環節，需要完整展示你過去的專案和作業思路。
整個流程下來，面試官不僅看你能做什麼，更看你在不完美資訊下能不能做出判斷。
在我們全程代面和指導下，這位 mentee 順利走完了所有環節，最終拿到了 offer。
接下來，我會拆解各環節的關鍵考點和容易踩坑的地方，讓你知道真正卡人的地方在哪裡。
💻 SQL：不難，但非常業務向
這輪 Intuit DS 面試的 SQL，不考偏門技巧，關鍵是：你能不能把業務問題翻譯成 SQL。
📊 用戶月度留存率（TurboTax / QuickBooks）
問題： 給定報稅用戶表，算 1 月份用戶後續每個月是否再次報稅。
考察點： Cohort 思維、CTE 拆邏輯、視窗函數 / 月份對齊。
典型思路：
- 先定義 cohort 月 → 生成完整月份序列
- 左連接用戶行為 → 用 active flag 求平均
💣 隱形坑點：
很多人 SQL 寫得對，但解釋不清**「為什麼要按 cohort 分組」**。
我們幫 mentee 提前演練了追問，現場面試就順利回答。
📊 Session 化問題（30 分鐘規則）
定義： 連續 30 分鐘行為算一個 session。
考察點： LAG 計算時間差，gap > 30 分鐘即新 session，累積求和標記。
現場面試官追問邏輯，我們提前演練如何回答**「為什麼是 30 分鐘」和「新 session 如何累積」**，避免翻車。
📊 客戶收入累計和
交易表展示每個客戶隨時間變化的累計收入。
視窗函數不難，但很多人只寫程式碼不講業務價值，我們教 mentee 同時講技術和業務解釋，氣場穩很多。
🐍 Python：Pandas 實戰，不是刷題
- 多來源用戶資料合併 →
pd.merge(how="outer")+ 缺失值處理 - 時間序列重採樣 →
datetime index + resample("D").mean() - GroupBy + 自訂聚合 → 每月消費最高前 N 用戶
- 向量化特徵工程 → 連續變數分箱
💣 隱形坑點：
很多候選人以為會 LeetCode 就夠，其實 Intuit 看你 Pandas 真功夫 + 業務理解。
我們提前演練追問場景，現場 mentee 回答自信順暢。
📈 統計 & 實驗設計：Intuit 的命門
- 設計結帳功能 A/B 測試： 指標、樣本量、防窺視、多重檢驗
- p 值解讀： p = 0.06 怎麼結論？
- 高頻追問： 新鮮感效應、季節性、SRM 樣本比例、t-test vs z-test
💣 致命殺招：
很多候選人背公式，回答不落地。
我們幫 mentee 模擬追問，讓他能結合 power、effect size、業務容忍度 給出答案。
📦 產品思維 & Case：DS 是否懂業務
- TurboTax 轉化率下降 5% → 漏斗分析 → 用戶分群 → 提假設 → 設計驗證實驗
- QuickBooks 發票功能成功指標 → 主指標：發票發送率；次指標：回款速度
- 其他問題 → 實驗優先級、App 用戶滿意度、小企業流失預測
Intuit 想看的是 懂產品、懂業務的 DS，不是算得快。
我們提前幫 mentee 梳理思路，現場順利回答每個追問。
🗣️ 行為面（BQ）：提前準備，別臨場現編
高頻主題： 推動最大業務影響、承擔責任、挫折調整、影響他人。
建議：
- 一次性準備 5–7 個完整故事，涵蓋合作、衝突、韌性、ownership
- 最好提前錄音練習，讓回答自然流暢，不像背稿
❓ 常見問題 FAQ｜Intuit Data Scientist 面試
Q1：這輪 Intuit DS 面試難嗎？
A： 技術不算最難，但非常業務向和產品導向。
SQL、Python、統計都是基礎，但如果不能把問題翻譯成業務場景，很容易翻車。
我們的 mentee 一開始也沒把握，代面後才順利通過每輪追問。
Q2：SQL 會考很深的演算法嗎？
A： 不會偏門演算法，考點在於你能不能把業務問題用 SQL 表達清楚。
比如 cohort 留存、session 劃分、累計收入。
我們在代面前幫 mentee 演練了追問邏輯和業務解釋，讓他現場回答既乾淨又自洽。
Q3：Python 是刷 LeetCode 風格嗎？
A： 完全不是。
Intuit 重點是 Pandas 實戰能力和資料處理思路。
多表合併、時間序列重採樣、GroupBy 聚合、特徵工程都是常考點。
代面策略是提前演練真實場景，讓 mentee 現場回答流暢自然。
Q4：統計和 A/B 測試會很複雜嗎？
A： 難度不在公式，而在業務解讀和決策思維。
面試官會追問樣本量、指標選擇、p 值、季節性影響、新鮮感效應等。
我們代面時幫 mentee 模擬追問，讓他能結合業務場景自信答出結論。
Q5：產品 Case 難嗎？
A： Intuit 看的不只是你能算資料，更在於你能做決策。
比如 TurboTax 轉化率下降 5%，QuickBooks 發票功能的成功指標等。
代面策略是提前梳理思路框架，讓 mentee 能順利回答每個追問。
Q6：行為面試如何準備？
A： 高頻主題包括推動最大業務影響、承擔責任、挫折調整、影響他人。
建議一次性準備 5-7 個完整故事，涵蓋合作、衝突、韌性、ownership。
最好提前錄音練習，回答自然流暢，不會聽起來像背稿。
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