Jak Vést Zkušební Pohovor pro Data Scientist

Pohovorové procesy pro data scientist se mezi firmami liší více než procesy pro analytiky, a příprava na sjednocení všeho je způsob, jak kandidáti vyhoří ještě před onsite kolem. Tato část to zužuje na čtyři kola, která pokrývají většinu procesů, aby váš čas na zkušební pohovory odpovídal reálnému rozložení.

Ta čtyři: rozhovor o statistice a strojovém učení, případová studie experimentu nebo metrik, kolo programování v SQL a často i Pythonu, a hloubkový rozbor jednoho projektu, za který zodpovídáte. Role zaměřené na produktovou analytiku kladou větší důraz na kolo případové studie; role zaměřené na ML kladou větší důraz na otázky o modelování a někdy na rozhovor o návrhu ML systémů. Přečtěte si popis pozice a stejným způsobem rozvrhněte váš zkušební pohovor.

Kola nejprve procvičujte odděleně, poté jako jeden celý proces týden před pohovory; stránka zkušební pohovor popisuje, jak vést časově omezené relace s AI tazatelem, který klade doplňující otázky.

Selhání tady nespočívá v nedostatku znalostí, ale ve špatném vysvětlování známých věcí pod dohledem. Nahlas nacvičte standardní sadu otázek, každou na dvou úrovních hloubky: jednu větu v jednoduchém jazyce, kterou by pochopil product manager, a poté technickou verzi s pojmenovanými předpoklady.

• Co p-hodnota je a co není, a co vám dává statistická síla.
• Bias versus variance a jak mezi nimi vyvažuje regularization.
• Kdy záleží na precision více než na recall, na konkrétním případu.
• Proč model, který dobře skóruje offline, může přesto selhat v production.
• Overfitting: jak ho odhalíte a co změníte, když ho najdete.

Cvičení na dvou úrovních hloubky je důležité, protože skuteční tazatelé kladou stejnou otázku oběma způsoby, a plynulé přepínání mezi úrovněmi je to, co se čte jako seniorita.

Kolo případové studie vám dá změnu produktu a požádá vás o návrh testu. Nacvičte pevnou kostru: vyberte metriku úspěchu a její jmenovatel, vyberte jednotku randomizace, pojmenujte guardrail metriky, přibližně stanovte velikost testu s ohledem na statistickou sílu, a stanovte rozhodovací pravidlo dřív, než přijdou jakákoli data. Poté pojmenujte klasické pasti: příliš brzké nahlížení do dat (peeking), nesouhlasící jednotky randomizace, efekty novelty a interferenci mezi variantami.

Konkrétní příklad: data scientist, která se připravuje na roli v marketplace firmě, si dá 15 minut na rozhodnutí, zda by měl nový řadicí algoritmus jít do provozu, nahlas projde kostru a pak zkontroluje jednu věc: zda její jednotka randomizace obstojí, když spolu kupující a prodávající interagují. Právě tato jedna kontrola rozhoduje o výhře nebo prohře v marketplace případových studiích, a nácvik je to, co ji dělá automatickou.

Další zadání případových studií a sady otázek specifické pro danou roli jsou shromážděny v centru bank otázek.

Zkušební pohovor bez písemné zpětné vazby vybledne během jednoho dne. Ukončete každou relaci třemi řádky: co fungovalo, co váznulo, a jednu otázku, kterou příště zkusíte znovu. Další relaci začněte právě touto otázkou. V průběhu pěti až šesti relací se to sbíhá k vašim skutečným slabým místům, a to je celý smysl zkušebních pohovorů namísto pouhého čtení.

Pro hloubkový rozbor projektu nacvičte jeden projekt na třech úrovních hloubky: 2minutové shrnutí, 10minutový podrobný výklad a 30minutový výslech s námitkami ke každé volbě. Tazatelé se ptají dál, dokud nenajdou hranici vašeho vlastnictví (ownership); vědět, kde tato hranice je, dřív než ji najdou oni, udržuje kolo v klidu. Jak vypadají kompletní relace a vygenerovaná zpětná vazba, popisuje centrum zkušebních pohovorů.