Leitfaden für das LinkedIn Vorstellungsgespräch als Datenwissenschaftler

Die Bezeichnungen Screening, Hausaufgabe, Programmieren, Fallstudie, verhaltensbezogenes Gespräch und Vor-Ort-Termin sind Kategorien für die Vorbereitung und keine offiziellen Bezeichnungen der Gesprächsrunden bei LinkedIn.

• Gespräch mit dem Recruiting-Team: Wenn Sie die Anforderungen erfüllen und für den weiteren Prozess ausgewählt werden, vereinbart das Recruiting-Team ein Gespräch.
• Mögliches Videogespräch: Das Team kann außerdem ein Videogespräch mit der einstellenden Führungskraft oder einem anderen Teammitglied vereinbaren.
• Interviewphase: Sie sprechen mit mehreren weiteren Teammitgliedern, wobei jedes Gespräch einen anderen Kompetenzbereich behandelt.
• Stellenabhängige Aufgabe: Möglicherweise sollen Sie eine Fallstudie präsentieren oder eine Aufgabe am Whiteboard bearbeiten.

LinkedIn erklärt, dass sich seine Vorstellungsgespräche auf unterschiedliche Kompetenzbereiche konzentrieren. Für Vorstellungsgespräche als Datenwissenschaftler sollten Sie sich generell auf folgende Kategorien vorbereiten:

• Screening: Erläutern Sie Ihren Hintergrund, Ihren Beitrag zu früheren Projekten und warum Ihre Entscheidungen relevant waren.
• Hausaufgabe: Strukturieren Sie eine Analyse, nennen Sie Annahmen, prüfen Sie die Datenqualität und präsentieren Sie nachvollziehbare Schlussfolgerungen.
• Programmieren: Schreiben Sie verständliches SQL und klaren Code, testen Sie Grenzfälle und erläutern Sie die Korrektheit.
• Fallstudie: Wählen Sie Kennzahlen, entwerfen Sie ein Experiment, interpretieren Sie Unsicherheiten und begründen Sie Abwägungen bei der Modellierung.
• Verhaltensbezogenes Gespräch: Liefern Sie konkrete Belege für Zusammenarbeit, Urteilsvermögen und Kommunikation mit fachfremden Personen.
• Vor-Ort-Termin: Verbinden Sie technische Überlegungen mit einer prägnanten Empfehlung und passen Sie sich dabei an Rückfragen an.

Die Vorbereitung für Datenwissenschaftler unterscheidet sich von der Vorbereitung auf Stellen, bei denen vor allem die Umsetzung im Mittelpunkt steht, weil Sie statistisches Denken, Code, Modellierungsentscheidungen und eine entscheidungsreife Erklärung miteinander verbinden müssen. LinkedIn veröffentlicht keinen speziell auf Datenwissenschaftler zugeschnittenen Vergleich mit seinen anderen Stellen. Gehen Sie daher nicht von einer besonderen Gewichtung aus, die über die bekannten Prozessdetails hinausgeht.

Je nach Unternehmen kann sich das Verhältnis zwischen Experimenten, Programmierung, Modellierung und produktbezogenem Urteilsvermögen ändern. Bereiten Sie sich darauf vor, Ihre Annahmen offenzulegen und zu erklären, wie die Belege Ihre Empfehlung stützen. Da LinkedIn abhängig von der Stelle die Präsentation einer Fallstudie oder eine Aufgabe am Whiteboard verlangen kann, sollten Sie sowohl eine strukturierte Präsentation als auch die spontane Problemlösung üben.

LinkedIn erklärt, dass es nach den Vorstellungsgesprächen mehrere Wochen dauern kann, bis eine Entscheidung getroffen wird. LinkedIn veröffentlicht keine Angaben dazu, wie lange der gesamte Prozess vom ersten Kontakt bis zur Entscheidung dauert.

Betrachten Sie die Schwierigkeit als Frage der fachlichen Breite. Die Vorbereitung als Datenwissenschaftler kann erfordern, zwischen Statistik, Experimenten, SQL, Programmierung, Modellierungsurteilen und allgemein verständlicher Kommunikation zu wechseln. Ihre Bereitschaft hängt davon ab, ob Sie diese Kompetenzen bei Rückfragen miteinander verbinden können, und nicht nur davon, ob Sie jedes Thema isoliert lösen können.

• Belegsammlung aufbauen: Wählen Sie Projekte aus, die analytisches Urteilsvermögen, technische Umsetzung, Zusammenarbeit und messbare Auswirkungen zeigen, ohne Ihren eigenen Beitrag zu übertreiben.
• Statistik und Experimente üben: Arbeiten Sie Kennzahlenauswahl, Randomisierung, Verzerrungen, Störfaktoren, Unsicherheit und Interpretation durch.
• SQL und Programmierung trainieren: Fragen Sie realistische Tabellen ab, bearbeiten Sie Daten, prüfen Sie Grenzfälle und erläutern Sie dabei Ihre Überlegungen.
• Modellierungsentscheidungen begründen: Vergleichen Sie Ansätze anhand von Annahmen, Validierungsentscheidungen, Interpretierbarkeit und geschäftlichen Kosten.
• Ergebnisse verständlich vermitteln: Erklären Sie dieselbe Analyse einer technisch versierten Person und einer fachfremden Person und schließen Sie mit einer klaren Empfehlung und Einschränkung.
• Das Format simulieren: Präsentieren Sie eine Fallstudie laut, lösen Sie eine Aufgabe am Whiteboard und beantworten Sie Rückfragen. Ein Probevorstellungsgespräch mit SubcueAI kann Ihnen helfen, die Übergänge zwischen diesen Kompetenzen zu üben.

Da sich jedes Vorstellungsgespräch bei LinkedIn auf einen anderen Kompetenzbereich konzentriert, sollten Ihre Belege leicht zu bewerten sein: Beschreiben Sie das Problem, Ihre Entscheidung, die zugrunde liegenden Belege und das Ergebnis.