Mony Group 是一家在保险科技领域内颇具影响力的企业，尽管其品牌在国内曝光率不高，但在人才筛选及技术面试方面展现出了极高的专业性与严谨性。让我们系统性回顾一位候选人参与 Mony Group 数据科学岗位远程面试的全过程，深入拆解其技术问答内容、思路亮点及面试交流策略，供数据科学从业者与求职者参考。

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🚪 面试结构总览：基于业务驱动的技术评估流程

本次技术面试由 Mony 资深数据科学主管 Jack 主持，全程 45 分钟，分为以下四个模块：

1. 候选人背景介绍与动机沟通
2. 项目经验深入探讨
3. Case Study 案例分析（核心环节）
4. 双向问答交流

🧩 Case Study 原题（英文）

You are given two datasets:

1. A home insurance dataset where each row corresponds to a user and their answers to insurance-related questions.
2. An energy dataset with similar structure, including a saving column for how much a customer could save.

Both datasets include a shared customer ID.
Your job is to build a model to predict the potential energy saving for customers who have used the home insurance service, so that they can be targeted with personalized emails.

🎯 核心考察点解析

此题虽表面为回归建模任务，实际考核的维度远超常规数据建模，主要包括：

1. 异构数据集的整合与清洗能力
2. 回归建模与推荐系统的综合策略思维
3. 面向营销场景的建模落地路径设计

🧪 回答结构与技术路径

候选人采用结构化表达方式，从数据工程、建模策略到评估部署逐层展开。

✅ Step 1：数据预处理与特征构建

• 清洗缺失值与标准化字段格式（如时间字段）
• 构建关键特征集，包括居住属性、使用设备等变量
• 基于用户ID对两个数据集进行联结操作
• 分析字段分布与信息重叠性，评估建模基础

✅ Step 2：建模策略设计

提出两套技术路径并行验证：

路线一：传统回归建模

• 使用重叠用户（同时拥有保险与能源数据）构建训练集
• 应用 Random Forest、XGBoost 与 DNN 模型进行对比
• 输入特征来自 home insurance 问卷，目标变量为 energy saving

路线二：基于 RAG 与大语言模型的生成推理

• 将 GPT 模型作为推理引擎，输入保险问卷 + energy saving 示例数据
• 利用 prompt engineering 与 few-shot 案例驱动输出 personalized saving 区间

✅ Step 3：模型评估与落地考量

• 使用 MAE、RMSE 等标准回归指标评估性能
• 考量响应速度与计算成本适应营销实战需求
• 强调模型泛化能力，建议包含非重叠用户用于提升鲁棒性

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面试官深挖问题实例

以下为面试中实际提出的部分深度追问，体现出 Mony 对候选人商业理解与技术落地能力的双重期待：

• 为何仅选重叠用户训练？如何纳入非重叠客户？
• 回归模型与推荐系统在本场景下如何权衡？
• 不依赖 energy 问卷的节省估算如何实现？
• Knowledge Graph 与 Transformer 方案在现有项目中如何实施落地？

🏗️ 项目经验陈述亮点

候选人选取其在 Bahhab 建筑AI项目中的两个子模块进行阐述：

• 信息提取模块：如何从30年以上的手绘工程图中提取结构化数据
  • 初期OCR方案失败
  • 尝试目标检测方法亦效果有限
  • 最终引入 LLM + prompt 结构成功提取关键信息
• 成本优化模块：
  • 利用 Knowledge Graph 构建建材组合图谱
  • Transformer 模型做成本预测
  • Decision Tree 做方案推荐与落地路径选择

该候选人具备 end-to-end 技术实施能力，并在项目设计中融合业务目标。

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💬 反向提问参考

候选人也抓住提问机会了解更多职位特性：

1. 当前岗位更偏部署还是探索？（答：现阶段更偏技术探索与原型验证）
2. 第二轮面试是否现场进行？（答：更倾向线下进行 coding 测试，亦可灵活远程）
3. 团队主要使用的推荐算法技术栈有哪些？

📌 专家建议：该岗位适合什么样的人？

若求职者具备以下素质，该岗位极具吸引力：

• 熟练掌握 Python / SQL 等主流数据工具
• 具备回归模型与推荐系统双栖建模能力
• 能将业务问题转化为技术路径，并合理权衡技术方案
• 熟悉 prompt 设计、大语言模型在数据推理场景中的应用

🎁 额外策略建议：

建议候选人在结束前补充如下观点：

“将非成交用户数据纳入建模，是提升模型泛化与商业价值的关键。”

这类观点能显著提升面试官对候选人数据思维与产品意识的整体评价。

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✅ 总结

Mony Group 的数据科学面试不追求浮于表面的技术噱头，而是真正关注候选人如何将建模、数据工程与业务洞察融合起来。这次案例充分展示了一位候选人在应对复杂建模任务时的系统思维、策略应变与表达能力，也提供了对其他候选人极具参考价值的准备路径。

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