Průvodce pohovorem na pozici datového vědce ve společnosti Netflix

U náboru New Grad Netflix uvádí, že pohovory obvykle zahrnují domácí úkol a následně dvě kola. O postupu rozhoduje zpětná vazba v každé fázi. Pohovory na stáže obvykle zahrnují domácí úkol a poté přibližně dvě až tři kola. Berte tyto formáty pro začínající uchazeče jako orientační kontext, nikoli jako záruku pro každou otevřenou pozici datového vědce.

Pro obecnější přípravu na pozici datového vědce jsou následující označení kategoriemi přípravy, nikoli názvy kol používanými Netflix.

• Úvodní výběr: Procvičte si shrnutí svých zkušeností, analytických předností a práce, která vás zajímá.
• Domácí úkol: Vypracujte srozumitelnou analýzu s uvedenými předpoklady, vhodnými metodami, čitelným kódem a stručným doporučením.
• Programování: Pište a vysvětlujte SQL i univerzální programovací kód a přitom kontrolujte hraniční případy.
• Případová studie: Převeďte nejednoznačnou produktovou otázku na metriky, hypotézy, plán analýzy a rozhodnutí.
• Behaviorální část: Připravte si konkrétní příklady spolupráce, neshod, úsudku a poučení.
• Rozhovory ve stylu pohovoru na pracovišti: Procvičte si přecházení mezi technickými podrobnostmi, obchodním uvažováním a srozumitelnou komunikací.

Netflix uvádí, že tazatelé podle relevance hodnotí technické dovednosti, dovednosti specifické pro danou pozici a behaviorální dovednosti. Chtějí také porozumět vašim schopnostem a tomu, jaký druh práce vás baví. Předkládejte proto odpovídající důkazy: pojmenujte rozhodnutí, vysvětlete svou metodu a kompromisy, popište výsledek a upřesněte, proč pro vás byla daná práce smysluplná.

Při obecné přípravě na pohovor na pozici datového vědce může domácí úkol prověřit strukturu analýzy a písemnou komunikaci. Programování může ověřit znalost SQL, práci s daty, správnost a schopnost vysvětlovat. Případové studie mohou prověřit statistiku, experimentování, výběr metrik a úsudek při modelování. Behaviorální rozhovor může ověřit, jak spolupracujete s partnery, reagujete na nejistotu a sdělujete výsledky lidem bez odborných znalostí.

Ve srovnání s přípravou na pozici softwarového inženýra přidává příprava datového vědce statistickou inferenci, návrh experimentů, interpretaci metrik a práci s nejistotou. Správný kód je jen částí odpovědi; měli byste také vysvětlit, zda data daný závěr podporují.

Ve srovnání s analyticky zaměřenou pozicí může příprava klást větší důraz na výběr a validaci modelu i náklady chyb. Ve srovnání s pozicí zaměřenou na nasazování strojového učení může více zdůrazňovat kauzální otázky a podporu rozhodování. Vyvážený plán by měl přesto pokrývat všechny tyto oblasti.

Netflix popisuje oblasti hodnocení jako technické, specifické pro danou pozici a behaviorální. Propojte je tím, že každý projekt představíte jako řetězec vedoucí od otázky přes metodu a výsledek až k rozhodnutí a spolupráci.

Netflix nezveřejňuje, jak dlouho proces trvá.

Náročnost pro uchazeče na pozici datového vědce spočívá v šíři požadovaného uvažování. Může být nutné přejít od podrobností SQL k platnosti experimentu a poté vysvětlit doporučení bez odborných zkratek. U pohovorů New Grad závisí postup na zpětné vazbě v každé fázi, proto své předpoklady a úvahy jasně ukažte, místo abyste předložili pouze konečnou odpověď. Počet kol pro stážisty je přibližný, takže počítejte s určitou variabilitou.

Postavte přípravu na uvedených oblastech hodnocení a hlavních činnostech datového vědce.

• Statistika a experimentování: Procvičujte formulování hypotéz, výběr metrik, odhalování zkreslení, interpretaci nejistoty a vysvětlování omezení kauzálních závěrů.
• SQL a programování: Pište dotazy se spojováním tabulek, agregacemi a okenními funkcemi a pečlivě ošetřujte chybějící či duplicitní data. Vysvětlujte, proč je každý krok správný.
• Úsudek při modelování: Porovnávejte jednoduché a složité přístupy, vybírejte validační metody a diskutujte o nákladech chyb, driftu a interpretovatelnosti.
• Komunikace: Přeměňte analýzu na krátké doporučení pro netechnické publikum, které zahrnuje rizika a další kroky.
• Behaviorální příklady: Připravte si projekty, které ukazují vaše dovednosti, rozhodování, spolupráci a práci, která vás baví.

Přípravu zakončete simulovaným pohovorem, který kombinuje technické otázky, případovou studii a navazující náročné otázky. Zhodnoťte, zda jste své úvahy vyjádřili jasně, nejen zda byl váš závěr správný.