Οδηγός συνέντευξης Επιστήμονα Δεδομένων στην IBM

Εργαζόμενοι της IBM με εξειδίκευση στον σχετικό τομέα εξετάζουν την αίτησή σας. Πριν προγραμματίσει συνέντευξη, η IBM ενδέχεται να σας ζητήσει να ολοκληρώσετε μία ή δύο αξιολογήσεις, των οποίων η μορφή διαφέρει ανάλογα με τον ρόλο. Η IBM αναφέρει πιθανές μορφές, όπως ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής, δοκιμασίες προγραμματισμού, ερωτήσεις συνέντευξης που απαντώνται μέσω κάμερας web και μικροφώνου, καθώς και γραπτή δοκιμασία επάρκειας στην αγγλική γλώσσα.

Αν φτάσετε στο στάδιο της συνέντευξης, η IBM χρησιμοποιεί δομημένες ερωτήσεις ή ερωτήσεις συμπεριφοράς που σχετίζονται με τις τεχνικές δεξιότητες και τις συμπεριφορές που απαιτεί ο ρόλος. Η IBM γνωστοποιεί την απόφασή της μετά την τελική συνέντευξη.

Η IBM αναφέρει ότι οι δομημένες συνεντεύξεις ή οι συνεντεύξεις συμπεριφοράς εστιάζουν στις τεχνικές δεξιότητες και τις συμπεριφορές που απαιτεί ο ρόλος. Γενικά, η προετοιμασία για συνεντεύξεις Επιστήμονα Δεδομένων πρέπει να καλύπτει τους ακόλουθους τομείς.

• Στατιστική και πειραματισμός: Εξηγήστε τις παραδοχές, την επιλογή μετρικών, τον πειραματικό σχεδιασμό, την αβεβαιότητα και τους παράγοντες που απειλούν την εγκυρότητα.
• SQL και προγραμματισμός: Γράψτε σωστά ερωτήματα ή κώδικα, συζητήστε οριακές περιπτώσεις και εξηγήστε το σκεπτικό σας.
• Κρίση στη μοντελοποίηση: Συνδέστε την επιλογή μοντέλου με το πρόβλημα, τα δεδομένα, τη μέθοδο επικύρωσης, τους συμβιβασμούς και τους πιθανούς τρόπους αστοχίας.
• Παρουσίαση αποτελεσμάτων: Μετατρέψτε τα τεχνικά ευρήματα σε σαφείς προτάσεις για ανθρώπους που δεν εργάζονται καθημερινά με δεδομένα.

Η IBM επισημαίνει ότι οι αξιολογήσεις διαφέρουν ανάλογα με τον ρόλο, επομένως η πρόσκληση που θα λάβετε καθορίζει τη σχετική μορφή. Αντιμετωπίστε την αρχική διαλογή, την εργασία για το σπίτι, τον προγραμματισμό, τη μελέτη περίπτωσης, τη συνέντευξη συμπεριφοράς και την επιτόπια συνέντευξη ως κατηγορίες προετοιμασίας και όχι ως ονομασίες γύρων της IBM.

Σε σύγκριση με συνεντεύξεις που επικεντρώνονται κυρίως στην υλοποίηση λογισμικού, η εξάσκηση για Επιστήμονα Δεδομένων πρέπει να συνδέει τον κώδικα με τη στατιστική συμπερασματολογία, τις επιχειρηματικές αποφάσεις και την αβεβαιότητα. Εξασκηθείτε στην αρχική διαλογή για συνοπτικές εξηγήσεις της επαγγελματικής σας πορείας, στην εργασία για το σπίτι για ολοκληρωμένη ανάλυση, στον προγραμματισμό για SQL και ανάπτυξη κώδικα, στις μελέτες περίπτωσης για επιλογές μοντελοποίησης, στις συνεντεύξεις συμπεριφοράς για στοιχεία από προηγούμενη εργασία και στις επιτόπιες συνεντεύξεις για σαφή μετάβαση μεταξύ αυτών των δεξιοτήτων.

Η IBM δεν δημοσιεύει πόσο διαρκεί η διαδικασία· αναφέρει ότι η διάρκειά της εξαρτάται από πολλούς παράγοντες. Η IBM γνωστοποιεί την απόφασή της μετά την τελική συνέντευξη.

Για τους υποψηφίους Επιστήμονες Δεδομένων, το απαιτητικό μέρος είναι συχνά η εναλλαγή μεταξύ στατιστικού συλλογισμού, υλοποίησης, κρίσης και εξήγησης σε απλή γλώσσα. Εξασκηθείτε στην ολοκλήρωση μίας ανάλυσης, από τον ορισμό του προβλήματος έως τη διατύπωση πρότασης, ώστε το σκεπτικό σας να παραμένει συνεπές σε όλες τις μορφές αξιολόγησης.

Ξεκινήστε από τα στοιχεία της αίτησής σας, επειδή εξετάζονται από αξιολογητές με εξειδίκευση στον τομέα. Να είστε έτοιμοι να εξηγήσετε τη συνεισφορά σας, τις τεχνικές επιλογές, το μετρήσιμο αποτέλεσμα και τι θα αλλάζατε.

• Προετοιμαστείτε για πιθανές αξιολογήσεις: Εξασκηθείτε στον συλλογισμό για ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής, στις δοκιμασίες προγραμματισμού, στις συνοπτικές απαντήσεις μπροστά στην κάμερα και στη σαφή γραπτή χρήση της αγγλικής γλώσσας.
• Αναπτύξτε τεχνική ευχέρεια: Εξασκηθείτε στη στατιστική, τον πειραματισμό, την SQL, τον προγραμματισμό, την επικύρωση και την επιλογή μοντέλου με προβλήματα που απαιτούν τόσο εξήγηση όσο και εκτέλεση.
• Δημιουργήστε μια συλλογή τεκμηρίων: Επιλέξτε παραδείγματα που αποδεικνύουν ορθές αποφάσεις, συνεργασία, διόρθωση λαθών και επικοινωνία με μη ειδικούς.
• Απαντήστε με γνώμονα τη δομημένη αξιολόγηση: Παρουσιάστε το πλαίσιο, την απόφασή σας, τα στοιχεία που τη στήριξαν, το αποτέλεσμα και τον αναστοχασμό σας. Διαχωρίστε με σαφήνεια τη δική σας συνεισφορά από την εργασία της ευρύτερης ομάδας.