McKinsey Advanced Analytics 的同事们使用统计学、应用数学、运筹学和软件开发等方法，在“大数据时代”帮助我们的客户解决最困难、最有价值的问题。我们的客户来自不同的行业：房地产、金融、运输、化工、互联网等等。我们使用的技术手段也多种多样：predictive modeling, statistical inference, NLP, discrete optimization, etc.

如果你
- 具有良好的数学/统计学背景
- 了解机器学习的算法和原理
- 了解 Python 或者 R 的常用命令和使用
- 知道如何把现实世界中的问题转换成可以用数学/统计解决的问题
- 对于不同的行业的问题抱有好奇心

并且大概知道以下问题的答案
- 根据 Bias-Variance 的理论，随机森林算法是减小了 bias 还是减小了 variance？
- Multiple linear regression, 为什么会出现 F-statistics 显著，但没有一个 t-statistics 显著的情况？
- 在 Python 中，如何用一行代码将 [True, False, False, True, True] 转换成 [0, 3, 4]?

并且有时间面试，那么可以把简历投递至：Chao_Guo@mckinsey.com

我很乐意内推你。谢谢