Průvodce pohovorem na pozici datového vědce u Microsoft

Většina pohovorů u Microsoft zahrnuje 2-4 rozhovory s potenciálními členy týmu a kolegy z jiných oddělení, přičemž každý může trvat až hodinu. Pohovory mohou proběhnout telefonicky, přes Microsoft Teams nebo osobně. U některých pozic musí uchazeči také napsat kód, představit kreativní portfolio nebo poskytnout ukázky práce.

Úvodní pohovor, domácí úkol, programování, případovou studii, behaviorální část a pohovor na místě považujte za kategorie přípravy, nikoli za oficiální názvy kol zveřejněné Microsoft.

• Úvodní pohovor: Připravte si stručný přehled svých zkušeností, zájmů a nejlepších projektů v oblasti datové vědy.
• Domácí úkol: Pokud budete požádáni o ukázku práce, zdokumentujte předpoklady, metody, kontroly a závěry tak, aby analýza obstála sama o sobě.
• Programování: Buďte připraveni vytvořit funkční kód, vysvětlit svá rozhodnutí a výsledek otestovat.
• Případová studie: Procvičujte převod nejednoznačné produktové nebo obchodní otázky na metriky, požadavky na data, analýzu a doporučení.
• Behaviorální část: Propojte otázky zaměřené na kompetence s konkrétními doklady ze svého životopisu.
• Pohovor na místě: Při osobním formátu nebo sérii rozhovorů zachovejte konzistentní argumentaci a příklady, ale přizpůsobujte míru podrobností jednotlivým posluchačům.

Microsoft popisuje technické pohovory jako zaměřené na řešení problémů. Prověřují technickou úroveň a klíčové kompetence a zahrnují také otázky zaměřené na kompetence a váš životopis.

Na pohovory na pozici datového vědce se obecně připravujte v těchto oblastech:

• Statistika a experimentování: Formulujte hypotézy, vybírejte metriky, odhalujte zkreslení, uvažujte o nejistotě a interpretujte výsledky.
• SQL a programování: Správně transformujte data, ošetřujte okrajové případy, vysvětlujte složitost a ověřujte výstupy.
• Úsudek při modelování: Volte metody odpovídající cíli, datům, omezením a nákladům chyb.
• Komunikace: Vysvětlujte předpoklady, nejistotu, kompromisy a doporučení lidem bez odborných znalostí.

Protože rozhovory u Microsoft mohou vést potenciální členové týmu i kolegové z jiných oddělení, předkládejte technické podklady po vrstvách: jasně uveďte závěr, podložte jej argumenty a buďte připraveni probrat podrobnosti implementace.

Ve srovnání s obecnou přípravou na vývoj softwaru by se příprava datového vědce měla více zaměřit na platnost experimentů, statistickou inferenci, definice příznaků a cílových proměnných, hodnoticí metriky a nejistotu. Ve srovnání s méně technickými analytickými pozicemi by měla zachovat praktické programování a implementaci modelů. Jde o obecné rozdíly mezi rolemi, nikoli o pravidla hodnocení specifická pro Microsoft.

Microsoft dává uchazečům o technické pozice konkrétní pokyny k programování: používejte jazyk, který dobře ovládáte, pište funkční kód namísto pseudokódu a spouštějte a kompilujte jej v poskytnutém programovacím nástroji třetí strany. Procvičujte práci v tomto formátu, aby se implementace a vysvětlování staly součástmi jednoho cvičení.

Microsoft nezveřejňuje, jak dlouho proces trvá. Uvádí, že většina pohovorů zahrnuje 2-4 rozhovory, z nichž každý může trvat až hodinu.

Pro uchazeče o pozici datového vědce spočívá náročnost spíše v šíři témat než čistě v algoritmech. Může být nutné přecházet mezi statistickým uvažováním, manipulací s daty, kompromisy při modelování, doklady ze životopisu a vysvětlením srozumitelným běžným jazykem. Procvičujte výslovné uvádění předpokladů a kontrolu své práce před předložením závěru.

• Vytvořte si zásobu důkazů: Vyberte ze životopisu příklady, které dokládají definování problému, technická rozhodnutí, spolupráci, nezdary a měřitelné závěry.
• Osvěžte si statistické uvažování: Procvičujte návrh experimentů, inferenci, zkreslení, výběr vzorku, volbu metrik a omezení kauzálního usuzování.
• Pište spustitelný kód: Řešte datové problémy v jazyce, který nejlépe ovládáte, bez pseudokódu, poté spouštějte testy a vysvětlujte okrajové případy.
• Procvičujte SQL: Zaměřte se na spojování tabulek, agregace, okenní funkce, chybějící data, duplicity a validační kontroly.
• Obhajujte volbu modelů: Porovnávejte vhodné metody, definujte hodnoticí kritéria a vysvětlujte důsledky různých chyb.
• Komunikujte pro různorodé publikum: Nejprve stručně sdělte doporučení a podle potřeby doplňte statistické a implementační podrobnosti.
• Trénujte samostatně: Cvičný pohovor se SubcueAI vám může pomoci s přípravou před hodnocením. Během hodnocení a pohovorů u Microsoft prokažte vlastní dovednosti bez externí pomoci, pokud není výslovně povolena.