https://www.youtube.com/watch?v=4dAsO53jU-4
這份來源內容是關於 Grab 公司數據（Data）職位的面試問題，主要探討當數據出錯並影響業務時應如何解決。以下是內容的繁體中文翻譯與重點整理：
面試問題情境
面試官提出的問題是：如果你負責 Grab 的運輸建議數據或模型（例如外送或載客服務），而你製作的數據出錯，導致客戶需要長時間等待，進而對業務、外送員及公司造成損失，你會如何解決？。這個問題旨在考核應徵者的技術知識與商業思維（Business Sense）。
建議回答框架：STAR 原則
講者建議使用 STAR 原則來結構化回答：
- 情境 (Situation, S)： 具體描述問題。例如，儀表板顯示數據錯誤，像是計算出的行車時間小於 0，這在現實中是不可能的。
- 任務 (Task, T)： 定義你的職責，包括檢查與驗證數據、找出根本原因 (Root Cause)，以及建立一套數據驗證系統來防止問題再次發生。
- 行動 (Action, A)： 執行細節。例如，檢查整個 數據流水線 (Data Pipeline) 的輸入、轉換與輸出環節是否正確。此外，可以在儀表板或系統中編寫數據驗證 (Data Validation) 函數，確保數據輸出前符合合理範圍（例如數值必須大於等於 0）。
- 結果 (Result, R)： 說明最終成效。講者強調應提供時間估算（例如預計 3 小時內修復）並給予承諾，確保該特定的根本原因不會再導致同樣的問題發生。
核心建議與洞察
- 展現責任感與計劃性： 在實際工作中，主管最關心的是「何時能修好」以及「會不會再發生」。因此，回答時應包含明確的處理時程評估。
- 數據驗證的重要性： 解決問題後，必須建立監控或驗證機制，例如在數據輸出前增加檢查步驟，確保數據質量。
- 處理不可控因素： 雖然無法預見所有可能發生的情境，但應針對已知的根本原因提供完善的預防方案。
這類問題沒有絕對的標準答案，但透過 STAR 原則 能展現出邏輯思考與解決問題的能力。
