Pohovor Data Scientist ve společnosti Tesla

Jako kategorie přípravy použijte úvodní pohovor, zadání take-home, coding, případovou studii, behaviorální pohovor a onsite. Uchazeči běžně popisují následující posloupnost:

• Úvodní pohovor s recruiterem: Počáteční rozhovor s recruiterem zahajuje běžně popisovaný proces.
• Hovor s hiring manažerem: Uchazeči běžně uvádějí, že se s hiring manažerem setkají ještě před technickými pohovory, což jim dává včasnou příležitost posoudit, zda zapadnou do týmu.
• Technický úvodní pohovor: Uchazeči popisují přibližně 60 minut na nástroji pro spolupráci, jako je CoderPad, kde řeší praktické úlohy nezávislé na programovacím jazyce.
• Další pohovory: Uchazeči uvádějí kola zaměřená na coding a system design, po nichž následuje jeden nebo dva rozhovory s hiring manažerem nebo vedením v délce přibližně 45 minut každý.

Někteří uchazeči popisují alternativní postup: tři úlohy typu coding na Codility před dvěma telefonickými koly. Druhý telefonický rozhovor je obvykle popisován jako ten, kterého se účastní hiring manažer a který se týká zkušeností, dovedností a motivace.

Popisovaná onsite kola zahrnují pět kol po 45 minutách: návrhový problém, dvě kola zaměřená na řešení problémů a dva behaviorální rozhovory, jeden se senior manažerem a jeden s hiring manažerem. Uchazeči také uvádějí, že Tesla se z velké části odklonila od zadání take-home ve prospěch živých technických pohovorů.

Pro obecné pohovory na pozici Data Scientist uspořádejte své argumenty kolem těchto dovedností:

• Statistika a experimentování: Definujte hypotézu, jednotku randomizace, metriku úspěchu a guardrails. Vysvětlete, jak by matoucí faktory (confounding), nejistota nebo předčasné ukončení experimentu mohly ovlivnit závěr.
• SQL a coding: Než spojíte tabulky, stanovte, co představuje každý řádek. Řešte duplicitní záznamy, chybějící hodnoty a okrajové případy a poté vysvětlete, jak byste výsledek ověřili.
• Úsudek při modelování: Začněte s baseline, zvolte rozdělení pro validaci, které odráží budoucí použití, a propojte metriky vyhodnocení s náklady různých typů chyb.
• Komunikace: Uveďte rozhodnutí, důkazy, které jej podporují, a zbývající nejistotu jazykem srozumitelným i pro laika.

V obecné přípravě na pohovor musí Data Scientist zkoumat, zda důkazy podporují závěr, nejen zda implementace funguje. Procvičujte rozpoznávání výběrového zkreslení (selection bias), úniku dat (data leakage) a zavádějících srovnání. Vysvětlete, proč by na zlepšení modelu záleželo z hlediska provozního rozhodnutí a jaké důkazy by změnily vaše doporučení.

Uchazeči uvádějí, že se skladba technických kol liší i podle úrovně: procesy pro senior úroveň běžně zahrnují dvě kola coding a jedno kolo system design, zatímco procesy pro úroveň staff zahrnují méně kol coding a více system design. V rámci obecné přípravy na širší rozsah rozšiřte své vysvětlení modelování o sběr dat, nasazení, monitorování a odpovědnost při změně výkonu.

Uchazeči popisují společnost Tesla jako firmu, která postupuje procesem rychle. Tesla nezveřejňuje, jak dlouho proces trvá. Zeptejte se svého recruitera na plánování a další kroky.

Pro obecné pohovory na pozici Data Scientist spočívá výzva ve spojení praktického provedení s obhajitelným uvažováním. Dotaz (query) může proběhnout úspěšně, přestože počítá špatnou populaci. Model může dosáhnout dobrého skóre, přestože využívá informace, které nebyly v době predikce k dispozici. Procvičujte odhalování takových problémů a vysvětlování jejich důsledků během práce.

• Úvodní pohovor: Připravte si stručné vysvětlení projektu, které pokrývá rozhodnutí, váš přínos, důkazy a výsledek. Vytvořte si otázky o problémech týmu a o tom, jak analytická práce ovlivňuje rozhodování.
• Take-home: Jako cvičení dokončete malou analýzu s reprodukovatelnými kroky, explicitními předpoklady a stručným doporučením. Poté si procvičte její vysvětlení naživo.
• Coding: Řešte úlohy SQL a coding nahlas, s komentářem svého uvažování. Před prezentací odpovědi zkontrolujte joiny, seskupování, chybějící data a okrajové případy.
• Případová studie: Procvičujte jak experiment, tak úlohu modelování. Definujte cíl, zvolte metriky, zdůvodněte validaci a vysvětlete, co by mohlo závěr znevěrohodnit.
• Behaviorální: Připravte si příklady týkající se nejednoznačných požadavků, neshody ohledně důkazů a analýzy, která změnila směr. Oddělte své vlastní kroky od práce týmu.
• Onsite: Použijte nácvikový pohovor k přepínání mezi technickým uvažováním a vysvětleními pro laiky. Projděte si, kde se vaše předpoklady nebo závěry staly nejasnými.

Níže uvedené otázky jsou reprezentativní příklady pro procvičení pozice Data Scientist.