Průvodce pohovorem na pozici datového vědce ve společnosti Anthropic

Telefonický úvodní pohovor, domácí úkol, programování, případovou studii, behaviorální pohovor a závěrečné kolo používejte jako kategorie pro přípravu, nikoli jako oficiální názvy kol ve společnosti Anthropic. Anthropic vede všechny pohovory přes Google Meet a dokáže se přizpůsobit různým časovým pásmům.

• Úvodní pohovor: Připravte si stručný přehled svých zkušeností, motivace a vztahu k pozici datového vědce.
• Domácí úkol: Pokud vám Anthropic zadá úkol, vypracujte jej bez Claude, pokud nedostanete jiné pokyny. Formulujte předpoklady, kontroly, analýzu a závěry tak, aby se daly snadno sledovat.
• Programování: U technických pozic Anthropic používá nástroje pro živé programování, jako jsou Colab a CodeSignal. Informace si můžete vyhledávat, měli byste však znát základní syntaxi a standardní knihovny. Pomoc AI není během živých pohovorů povolena, pokud Anthropic neuvede jinak.
• Případová studie: Procvičte si převod nejednoznačného rozhodnutí na měřitelnou otázku, plán analýzy a doporučení.
• Behaviorální pohovor: Připravte si konkrétní doklady o spolupráci, neshodách, chybách a rozhodnutích přijatých za nejistoty.
• Závěrečné kolo: Protože pohovory ve společnosti Anthropic probíhají na dálku, využijte tuto kategorii k nácviku přechodů mezi technickým uvažováním, úsudkem a komunikací přes Google Meet.

Při přípravě na pohovory na pozici datového vědce se obecně zaměřte na schopnosti uvedené v profilu pozice, nikoli na domnělé názvy jednotlivých kol.

• Statistika a experimentování: Formulujte hypotézy, vybírejte metriky, diskutujte randomizaci a statistickou sílu, rozpoznávejte zkreslení a interpretujte nejistotu.
• SQL a programování: Transformujte data, pište srozumitelné dotazy, ošetřujte chybějící či duplicitní záznamy, opravujte chyby v logice a vysvětlujte složitost.
• Úsudek při modelování: Zvolte rozumný výchozí model, zabraňte úniku dat, vyberte metody validace a propojte kompromisy modelu s přijímaným rozhodnutím.
• Prezentace výsledků: Uveďte závěr, vyčíslete nejistotu, oddělte důkazy od předpokladů a přeložte technická zjištění do jazyka srozumitelného laikům.

Anthropic popisuje pohovory na netechnické pozice jako neformální rozhovory o zkušenostech a motivaci, které zahrnují čas na otázky uchazeče. U technických pozic používá nástroje pro živé programování, jako jsou Colab a CodeSignal. Příprava datového vědce by proto měla zahrnovat praktické analytické uvažování i srozumitelné vysvětlování.

Anthropic také uvádí, že přibližně polovina technického personálu neměla předchozí zkušenosti se strojovým učením a přibližně polovina má titul PhD. Tato rozmanitost znamená, že byste měli své vlastní výsledky podat srozumitelně: vysvětlete, co jste vytvořili, proč jste zvolili daný přístup, jak jste jej ověřili a co se díky vaší práci změnilo.

Anthropic nezveřejňuje, jak dlouho proces trvá. Uvádí však, že každý pohovor probíhá přes Google Meet a že se dokáže přizpůsobit různým časovým pásmům.

Náročnost přípravy spočívá v jejím širokém záběru. Uchazeč o pozici datového vědce může potřebovat přecházet od návrhu experimentů k SQL a od volby modelu k doporučení formulovanému běžným jazykem. Procvičujte každý takový přechod, aniž byste ztratili ze zřetele předpoklady, důkazy nebo kontext rozhodnutí.

Přípravu postavte na hodnocených oblastech, nikoli na naučených odpovědích.

• Experimentování: Navrhněte plán experimentu s hypotézou, hlavní metrikou, ochrannými metrikami, zdroji zkreslení a interpretací různých výsledků.
• SQL a programování: Řešte datové transformace v prostředí podobném notebooku. Procvičujte bez AI a podle potřeby používejte dokumentaci nebo běžné vyhledávání.
• Modelování: Porovnejte výchozí model se složitějším přístupem a poté obhajte validaci, analýzu chyb a rozhodovací práh.
• Komunikace: Prezentujte tutéž analýzu technicky zaměřenému kolegovi i laikovi; změňte slovník, nikoli důkazy.
• Behaviorální důkazy: Připravte si stručné příklady, které ukazují vaše jednání, uvažování, výsledek a to, co byste změnili.

Cvičný pohovor může odhalit místa, kde se vaše uvažování stává obtížně sledovatelným. Projděte si záznam a hledejte nepodložené předpoklady, nevysvětlený kód a závěry, které přesahují to, co dokládají data.