最近刚结束一场McKinsey的数据工程岗位远程面试，干货太多，不写出来我怕自己忘了 😂 这篇文章就来带大家一起走一遍完整面试流程，尤其适合正在准备McKinsey技术岗的小伙伴！
🧑💻 面试背景介绍
- 公司：McKinsey & Company
- 岗位方向：Scientific AI / Data Engineering
- 面试形式：远程 + Hackerrank协作平台实时coding
- 面试时长：约50分钟
- 语言：全程英文，考察技术理解和现场表达
面试官是McKinsey内部Scientific AI组的工程师，非常友好，开场就直接介绍流程：“我们有三道题，Python / SQL / Pandas任选顺序，预计每题15分钟左右。”流程清晰，时间控制也很紧凑。
💡 面试题目一：Data Cleaning 谁是最后出手的工程师？（逻辑题）
🧠 原题如下：
In a text data cleaning pipeline, two engineers alternate removal of substrings:
- Alex removes substrings with an odd number of vowels.
- Chris removes substrings with an even number of vowels.
- Alex goes first, and they alternate turns optimally until no valid substrings remain.
Write a function
optimizeDataCleaning(datasets: List[str]) -> List[str]to determine who removes the last substring.
✅ 解题核心：
这道题表面是“字符串操作”，本质是“博弈模拟”！
🌟 关键点：
- 每个字符串中，统计子串（或整体）中元音数量
- 根据“奇偶”轮流删除，直到无法删除
- 谁最后一次成功删除谁赢
💬 面试实录精华：
我现场先和面试官确认了规则，随后快速提出策略：只要能统计出总共有多少“可删除子串”，轮流模拟，谁最后动手谁赢。我写了一个 count_vowels 函数用来统计元音，然后写了完整轮转逻辑。
面试官看我能把逻辑说清楚，没太纠结具体实现的小bug，非常友好地指出：“你快写完了，继续就行”。
🧾 面试题目二：SQL 部门员工数量统计
🧠 原题如下（英文）：
Given two tables, Employee and Department, generate a summary of how many employees are in each department. Each department should be listed, even if they have 0 employees.
Sort results by:
- Employee count (descending)
- Department name (alphabetical)
✅ 解题思路：
典型的 LEFT JOIN + GROUP BY 题型：
🐼 面试题目三：Pandas 多列数据清洗与特征统计
🧠 原题如下：
Given a DataFrame containing restaurant data:
- Drop restaurants that offer fewer than 3 cuisines.
- Clean the
location_codecolumn so that it only contains alphanumeric characters.- For each location, count the number of restaurants offering:
- Italian
- Chinese
- Indian
- Mexican
Each cuisine should be in a separate column in the output DataFrame.
✅ 解题策略：
str.split()→ 统计菜品数目- 用正则 or
apply+join去除非法字符 apply(lambda x: cuisine in x)生成多个one-hot列groupby(location_code).sum()聚合结果！
💬 面试实录精华：
这个题写得比较赶，时间只剩10分钟。但我还是一步步拆解逻辑，Pandas链式操作一把梭。
❓面试官互动环节
- 我提问：“Scientific AI在McKinsey未来的战略角色是什么？”
- 面试官解释得非常清楚：这个组主要做生命科学相关AI建模，和R&D部门客户合作，正处于快速扩展阶段。
- 他强调：“虽然叫Scientific AI，但岗位本质是非常工程导向的，写代码、做建模、优化pipeline是核心工作。”
✍️ 总结：McKinsey面试感受 & 建议
- ✅ 技术面务实、专业、友好：没有压迫感，所有题都能通过交流解决，面试官也会主动引导你思考。
- 🧠 题目难度中等偏上：需要具备扎实的Python/Pandas/SQL基本功，和一定的实战拆题能力。
- 🧍 英文表达很重要：需要边写边说，逻辑表达+技术词汇都要过得去。
- ⏳ 时间紧凑，要合理分配：题目是“足够做完的量”，但不能浪费时间debug细节。
如果你也正在准备McKinsey或者其他咨询公司的数据工程面试，不妨模拟这类真实Coding Round场景，不仅要会写，还要会说，特别是解释你的思路比答案本身更关键！
🔥祝大家都能稳稳拿下心仪的offer！
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