Leitfaden für das Anthropic-Interview als Datenwissenschaftler

Nutzen Sie Erstgespräch, Take-home-Aufgabe, Programmieren, Fallstudie, verhaltensbezogenes Interview und Onsite als Kategorien für Ihre Vorbereitung, nicht als offizielle Bezeichnungen der Interviewrunden von Anthropic. Anthropic führt alle Interviews über Google Meet und kann verschiedene Zeitzonen berücksichtigen.

• Erstgespräch: Bereiten Sie eine prägnante Darstellung Ihrer Erfahrung, Motivation und Eignung für die Position als Datenwissenschaftler vor.
• Take-home-Aufgabe: Falls Anthropic Ihnen eine Aufgabe stellt, bearbeiten Sie diese ohne Claude, sofern Sie keine anderslautende Anweisung erhalten. Stellen Sie Annahmen, Prüfungen, Analysen und Schlussfolgerungen nachvollziehbar dar.
• Programmieren: Für technische Positionen nutzt Anthropic Live-Tools wie Colab und CodeSignal. Sie dürfen Informationen nachschlagen, sollten jedoch die grundlegende Syntax und Standardbibliotheken beherrschen. KI-Unterstützung ist in Live-Interviews nicht zulässig, sofern Anthropic nichts anderes angibt.
• Fallstudie: Üben Sie, aus einer unklaren Entscheidung eine messbare Fragestellung, einen Analyseplan und eine Empfehlung abzuleiten.
• Verhaltensbezogenes Interview: Bereiten Sie konkrete Beispiele für Zusammenarbeit, Meinungsverschiedenheiten, Fehler und Entscheidungen unter Unsicherheit vor.
• Onsite: Da die Interviews bei Anthropic remote stattfinden, sollten Sie diese Kategorie nutzen, um über Google Meet den Wechsel zwischen technischem Denken, Urteilsvermögen und Kommunikation zu üben.

Richten Sie Ihre Vorbereitung auf Interviews für Datenwissenschaftler grundsätzlich an den im Stellenprofil genannten Fähigkeiten aus und nicht an vermuteten Bezeichnungen der Interviewrunden.

• Statistik und Experimente: Hypothesen definieren, Kennzahlen auswählen, Randomisierung und Teststärke erörtern, Verzerrungen erkennen und Unsicherheit interpretieren.
• SQL und Programmierung: Daten transformieren, klare Abfragen schreiben, mit fehlenden oder doppelten Datensätzen umgehen, Logikfehler beheben und Komplexität erläutern.
• Urteilsvermögen bei der Modellierung: Ein sinnvolles Basismodell auswählen, Datenlecks verhindern, Validierungsmethoden festlegen und Zielkonflikte des Modells mit der anstehenden Entscheidung verknüpfen.
• Ergebnisse vermitteln: Die Schlussfolgerung nennen, Unsicherheit quantifizieren, Belege von Annahmen trennen und technische Erkenntnisse für Laien verständlich machen.

Anthropic beschreibt nicht technische Interviews als dialogorientierte Gespräche über Erfahrung und Motivation, bei denen auch Zeit für Fragen der Bewerber vorgesehen ist. Für technische Positionen nutzt das Unternehmen Live-Coding-Tools wie Colab und CodeSignal. Die Vorbereitung für Datenwissenschaftler sollte daher sowohl praktische analytische Überlegungen als auch verständliche Erklärungen umfassen.

Anthropic berichtet außerdem, dass etwa die Hälfte seiner technischen Beschäftigten zuvor keine Erfahrung mit ML hatte und etwa die Hälfte promoviert ist. Aufgrund dieser Bandbreite sollten Sie Ihre eigenen Leistungen nachvollziehbar darstellen: Erklären Sie, was Sie entwickelt haben, warum Sie einen bestimmten Ansatz gewählt haben, wie Sie ihn überprüft haben und was sich durch Ihre Arbeit verändert hat.

Anthropic veröffentlicht keine Angaben zur Dauer des Verfahrens. Das Unternehmen erklärt jedoch, dass jedes Interview über Google Meet stattfindet und verschiedene Zeitzonen berücksichtigt werden können.

Die Herausforderung bei der Vorbereitung liegt in der thematischen Breite. Bewerber für eine Position als Datenwissenschaftler müssen möglicherweise vom Versuchsdesign zu SQL und von Modellierungsentscheidungen zu einer allgemein verständlichen Empfehlung wechseln. Üben Sie jeden dieser Übergänge, ohne dabei Annahmen, Belege oder den Entscheidungskontext aus den Augen zu verlieren.

Richten Sie Ihre Vorbereitung an den Bewertungsbereichen aus, statt Antworten auswendig zu lernen.

• Experimente: Entwerfen Sie einen Versuchsplan mit einer Hypothese, einer primären Kennzahl, Sicherheitskennzahlen, möglichen Verzerrungsquellen und einer Interpretation verschiedener Ergebnisse.
• SQL und Programmierung: Lösen Sie Datentransformationen in einer Notebook-ähnlichen Umgebung. Üben Sie ohne KI und verwenden Sie bei Bedarf Dokumentation oder gewöhnliche Suchmöglichkeiten.
• Modellierung: Vergleichen Sie ein Basismodell mit einem komplexeren Ansatz und begründen Sie anschließend die Validierung, Fehleranalyse und Entscheidungsschwelle.
• Kommunikation: Präsentieren Sie dieselbe Analyse einem technisch versierten Kollegen und einem Laien. Passen Sie dabei den Wortschatz an, nicht jedoch die Belege.
• Verhaltensbezogene Beispiele: Bereiten Sie prägnante Beispiele vor, die Ihr Handeln, Ihre Überlegungen, das Ergebnis und mögliche Verbesserungen zeigen.

Ein Probeinterview kann aufzeigen, an welchen Stellen Ihre Argumentation schwer nachvollziehbar wird. Prüfen Sie die Aufzeichnung auf unbelegte Annahmen, nicht erläuterten Code und Schlussfolgerungen, die über die Aussagekraft der Daten hinausgehen.