Průvodce pohovorem na datového vědce v LinkedIn

Označení úvodní prověření, domácí úkol, programování, případová studie, behaviorální pohovor a pohovor na pracovišti jsou kategorie pro přípravu, nikoli názvy kol používané v LinkedIn.

• Náborový telefonát: Pokud splňujete požadavky a jste vybráni do dalšího kola, náborový tým naplánuje telefonát.
• Možný videohovor: Tým může také domluvit videohovor s náborovým manažerem nebo jiným členem týmu.
• Fáze pohovorů: Setkáte se s několika dalšími členy týmu a každý pohovor se zaměří na jinou oblast dovedností.
• Úkol podle pozice: Můžete být požádáni o prezentaci případové studie nebo vypracování úlohy na tabuli.

LinkedIn uvádí, že jeho pohovory se zaměřují na různé oblasti dovedností. Na pohovory na pozici datového vědce se obecně připravte v těchto kategoriích:

• Úvodní prověření: Vysvětlete své zkušenosti, svůj přínos k předchozí práci a význam svých rozhodnutí.
• Domácí úkol: Strukturovaně zpracujte analýzu, uveďte předpoklady, zkontrolujte kvalitu dat a prezentujte závěry tak, aby je mohl sledovat někdo další.
• Programování: Pište srozumitelné dotazy SQL a kód, testujte hraniční případy a vysvětlete správnost řešení.
• Případová studie: Zvolte metriky, navrhněte experiment, interpretujte nejistotu a obhajte kompromisy při modelování.
• Behaviorální pohovor: Uveďte konkrétní doklady o spolupráci, úsudku a komunikaci s lidmi bez odborných znalostí.
• Pohovor na pracovišti: Propojte technické uvažování se stručným doporučením a přizpůsobujte se doplňujícím otázkám.

Příprava datového vědce se liší od přípravy na pozice zaměřené hlavně na implementaci, protože musíte propojit statistické uvažování, kód, volbu modelu a vysvětlení použitelné pro rozhodování. LinkedIn nezveřejňuje srovnání pohovorů na pozici datového vědce s jinými svými pozicemi, proto nad rámec známých podrobností o procesu nepředpokládejte žádné jedinečné rozložení důležitosti jednotlivých oblastí.

Poměr mezi experimentováním, programováním, modelováním a produktovým úsudkem se může v různých společnostech lišit. Připravte se jasně uvádět své předpoklady a vysvětlovat, jak důkazy podporují vaše doporučení. Protože LinkedIn může podle pozice požadovat prezentaci případové studie nebo úlohu na tabuli, nacvičte si strukturovanou prezentaci i řešení problému naživo.

LinkedIn uvádí, že po pohovorech může potřebovat několik týdnů k rozhodnutí. LinkedIn nezveřejňuje, jak dlouho celý proces od prvního kontaktu po rozhodnutí trvá.

Náročnost posuzujte podle šíře požadavků. Příprava datového vědce může vyžadovat přecházení mezi statistikou, experimentováním, SQL, programováním, úsudkem při modelování a srozumitelnou komunikací. Vaše připravenost závisí na tom, zda dokážete tyto dovednosti při otázkách propojit, nejen vyřešit každé téma samostatně.

• Vytvořte si zásobu důkazů: Vyberte projekty, které dokládají analytický úsudek, technické provedení, spolupráci a měřitelné dopady, aniž byste zveličovali svůj přínos.
• Procvičujte statistiku a experimentování: Projděte si výběr metrik, randomizaci, zkreslení, matoucí proměnné, nejistotu a interpretaci.
• Procvičujte SQL a programování: Dotazujte realistické tabulky, manipulujte s daty, kontrolujte hraniční případy a průběžně vysvětlujte své uvažování.
• Obhajujte rozhodnutí při modelování: Porovnávejte přístupy podle předpokladů, volby validace, interpretovatelnosti a obchodních nákladů.
• Převádějte výsledky do srozumitelné podoby: Vysvětlete stejnou analýzu technicky zaměřenému kolegovi i člověku bez odborných znalostí a zakončete ji jasným doporučením a uvedením omezení.
• Simulujte formát: Prezentujte případovou studii nahlas, řešte úlohu na tabuli a odpovídejte na doplňující otázky. Cvičný pohovor se SubcueAI vám může pomoci nacvičit přechody mezi těmito dovednostmi.

Protože se každý pohovor v LinkedIn zaměřuje na jinou oblast dovedností, usnadněte hodnocení svých důkazů: uveďte problém, svou volbu, důkazy, o které jste ji opřeli, a výsledek.