Jak LinkedIn vede pohovory s datovými analytiky

LinkedIn zveřejňuje obecný přehled svého náborového procesu, nikoli scénář pro konkrétní pozici. Úvodní prověření, domácí úkol, případová studie, behaviorální a osobní pohovor jsou na této stránce kategoriemi přípravy, nikoli názvy kol používanými LinkedIn.

• Telefonát náborového týmu. Pokud splňujete požadavky a jste vybráni do další fáze, náborový tým naplánuje telefonát a může také domluvit videohovor s vedoucím náboru nebo jiným členem týmu.
• Fáze pohovorů. Setkáte se s několika dalšími členy týmu a každý pohovor se zaměřuje na jinou oblast dovedností. U analytika lze očekávat přirozené rozdělení na SQL, metriky, komunikaci a úsudek, ačkoli je LinkedIn výslovně neuvádí.
• Případová studie nebo práce u tabule. V závislosti na pozici mohou být uchazeči požádáni, aby představili případovou studii nebo vyřešili úlohu u tabule. U analytika je případová studie pravděpodobnou formou.
• Rozhodnutí. LinkedIn může po pohovorech potřebovat několik týdnů k přijetí rozhodnutí.

LinkedIn nezveřejňuje počet ani délku pohovorů na pozici datového analytika.

Zveřejněná struktura počítá s jednou oblastí dovedností na každý pohovor. Pro analytika to znamená, že každý rozhovor může jít opravdu do hloubky: během pohovoru zaměřeného na SQL mohou postupně přibývat další omezení a při pohovoru o metrikách mohou následovat další otázky na to, co by mohlo danou hodnotu zkreslit. Připravte se v každé oblasti na soustavné dotazování.

Pohovory na pozici datového analytika obecně hodnotí:

• SQL a čištění dat. Spojování tabulek, agregace, okenní funkce a odhalování duplicit a nulových hodnot před tvorbou reportu.
• Metriky a dashboardy. Definování metriky tak, aby dva lidé vypočítali stejnou hodnotu, a rozpoznání situací, kdy může být zavádějící.
• Sdělování zjištění. Převedení výsledku na rozhodnutí; pokud je vyžadována prezentace případové studie, jde o tuto dovednost v nejčistší podobě.
• Obchodní úsudek. Výběr analýzy, na které záleží nejvíce, a obhájení této volby.

Zveřejněný přehled LinkedIn je pro všechny pozice stejný; níže uvedené rozdíly vycházejí z obecné praxe.

• Ve srovnání s pohovory na pozici datového vědce očekávejte méně modelování a navrhování experimentů a více definování metrik, deskriptivní analýzy a jasných doporučení.
• Ve srovnání s pohovory na pozici datového inženýra očekávejte méně otázek k architektuře datových toků a více k interpretaci již existujících dat, včetně jejich nedostatků.
• Ve srovnání s jinými společnostmi se podle zveřejněných informací máte připravit na jednu oblast dovedností v každém pohovoru, možnou prezentaci případové studie a rozhodování, které může trvat několik týdnů.

LinkedIn uvádí, že po pohovorech může potřebovat několik týdnů k přijetí rozhodnutí, a žádné další informace o časovém průběhu nezveřejňuje.

Náročnost spočívá v hloubce. Při pohovoru zaměřeném na jediné téma nelze slabší oblast skrýt, takže u analytika se silným SQL, ale vágními definicemi metrik se tento nedostatek při rozhovoru o metrikách projeví. Pokud je vyžadována případová studie, samotná prezentace se stává zkouškou komunikace a následné otázky prověřují, zda analýza obstojí.

Napodobte zveřejněnou strukturu: postupujte po jednotlivých oblastech a do hloubky.

• SQL při soustavném dotazování. Procvičujte úlohy, ve kterých tazatel postupně přidává další omezení, a nahlas popisujte své kontroly.
• Definice metrik. U každé metriky ve svém životopisu si připravte její definici, slabiny a rozhodnutí, které ovlivnila.
• Případová studie, kterou dokážete prezentovat. Vytvořte ji na základě své předchozí analýzy, doplňte obhajitelné grafy a zakončete ji doporučením, protože prezentace případové studie patří mezi zveřejněné možnosti.
• Případy zaměřené na úsudek. Procvičujte výběr z několika analýz a vysvětlujte svou volbu s ohledem na dopad na členy nebo podnikání.
• Nacvičte si formát. Cvičný pohovor se SubcueAI vám umožní procvičovat jednu oblast dovedností pod soustavnou palbou doplňujících otázek.