Pomáhá AI Asistent pro Pohovory Data Scientistům?

Data scientisté se často připravují na jeden typ pohovoru a narazí na čtyři. Tato část mapuje běžná kola, abyste viděli, kde by mohl mít živý asistent význam a kde ne. Kombinace závisí na tom, zda se role kloní k analytice, machine learningu, nebo výzkumu.

• SQL a programování: joiny, window functions, agregace a manipulace s daty v Pythonu, často v online hodnocení nebo sdíleném editoru.
• Statistika a pravděpodobnost: testy hypotéz, p-hodnoty, intervaly spolehlivosti a návrh experimentů.
• Machine learning: bias a variance, regularizace, metriky hodnocení a jak byste řešili nevyváženost tříd.
• Produkt a případová studie: metrika klesla, jak to budete zkoumat; jak byste navrhli A/B test pro novou funkci.
• Behaviorální: komunikace výsledků netechnickým zainteresovaným stranám a práce s nepořádnými daty.

Seznamy otázek pro tato kola najdete v centru bank otázek.

V ústních kolech. Když se tazatel zeptá na dlouhou produktovou případovou studii s několika podmínkami, přepis na obrazovce vám zabrání ztratit polovinu zadání, a navržená struktura (ujasněte metriku, segmentujte data, vypište hypotézy, navrhněte test) rozhýbe vaši první větu.

Data scientista na pohovoru ve firmě s předplatným může slyšet: "Týdenní aktivní uživatelé minulý měsíc klesli; popište mi, jak byste to zkoumali." Asistent může na obrazovku zobrazit kontrolní seznam: nejprve kvalita dat, pak segmenty podle platformy a regionu, poté nedávná vydání a sezónnost. Výběr, který segment je důležitý, a vysvětlení proč, zůstává vaším úkolem.

SubcueAI to dělá prostřednictvím nativní aplikace pro macOS a Windows, která zachycuje systémový zvuk a váš mikrofon do lokálního overlaye, a bočního panelu rozšíření prohlížeče pro hovory v kartě Chromium, který slyší pouze tazatele. Na žádné z obou platforem se k hovoru nepřipojuje žádný bot. Nastavení najdete na stránce tutoriálu.

• Dohlížená hodnocení SQL a programování: ta jsou mimo dosah. Udělejte si je sami.
• Notebooky se sdílenou obrazovkou a live coding: vše na sdílené obrazovce je viditelné pro tazatele.
• Analýzy zpracovávané doma: práci a následné probrání musíte vysvětlit sami.
• Hloubka statistiky: tazatelé se doptávají, dokud nenarazí na hranici vašeho porozumění. Navržená definice nepřežije druhou doplňující otázku.

Stránka o zabezpečení vysvětluje, do jakých kontextů asistent v reálném čase nepatří.

Rozdělte přípravu podle typu kola. Cvičte SQL, dokud vám window functions nepřijdou rutinní. Vysvětlete základní koncepty statistiky nahlas někomu netechnickému. Vyberte si dva projekty a připravte se obhájit v nich každou volbu modelování, včetně toho, co byste dělali s lepšími daty.

Pro ústní kola nacvičujte pod časovým tlakem s doplňujícími otázkami pomocí nácvikového pohovoru; stránka nácvikového pohovoru pro data scientisty v centru nácvikových pohovorů má plán pro každé kolo. Berte jakéhokoli živého asistenta jako záchrannou síť pro ústní části, ne jako náhradu dovedností, které testují praktická kola.