Οδηγός συνέντευξης Επιστήμονα Δεδομένων στη McKinsey & Company

Για τους περισσότερους ρόλους με επαφή με πελάτες, η McKinsey & Company περιγράφει μια συνέντευξη προσωπικής εμπειρίας, την οποία ακολουθεί μια συνέντευξη επίλυσης προβλημάτων, που μερικές φορές αποκαλείται συνέντευξη μελέτης περίπτωσης. Κάθε υποψήφιος περνά τουλάχιστον μία ατομική συνέντευξη. Ανάλογα με τον ρόλο, μια συνέντευξη εξειδίκευσης μπορεί να περιλαμβάνει μια δοκιμασία προγραμματισμού, μια εργασία επίλυσης προβλημάτων ή κάποια άλλη άσκηση σχετική με τον ρόλο.

Το Solve είναι μια παιγνιοποιημένη αξιολόγηση της φυσικής ικανότητας επίλυσης προβλημάτων. Η McKinsey & Company αναφέρει ότι οι υποψήφιοι δεν χρειάζεται να προετοιμαστούν γι’ αυτό.

Για τον προγραμματισμό σας, αντιμετωπίστε την αρχική αξιολόγηση, 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 McKinsey & Company. Έτσι, το πρόγραμμα μελέτης σας παραμένει ευρύ χωρίς να προϋποθέτει μια καθορισμένη σειρά.

Για τη συνέντευξη προσωπικής εμπειρίας, η McKinsey & Company προτείνει να προετοιμάσετε δύο παραδείγματα που καλύπτουν επιτεύγματα και προκλήσεις. Παρουσιάστε κάθε παράδειγμα αναφέροντας την κατάσταση, τις αποφάσεις σας, τη συνεισφορά σας και όσα άλλαξαν, ώστε ο συνεντευκτής να μπορεί να παρακολουθήσει τα στοιχεία.

Η συνέντευξη επίλυσης προβλημάτων ή μελέτης περίπτωσης αξιολογεί την αναλυτική σκέψη και την προσέγγισή σας σε ένα σύνθετο επιχειρηματικό πρόβλημα. Το Solve εστιάζει στη φυσική ικανότητα επίλυσης προβλημάτων. Γενικά, στις συνεντεύξεις Επιστημόνων Δεδομένων, η τεχνική αξιολόγηση μπορεί να καλύπτει τη στατιστική και τον πειραματισμό, τη SQL και τον προγραμματισμό, την κρίση στη μοντελοποίηση και την εξήγηση των αποτελεσμάτων σε μη ειδικούς.

Σε σύγκριση με τη γενική προετοιμασία για συμβουλευτικές υπηρεσίες, η προετοιμασία Επιστήμονα Δεδομένων προσθέτει μεγαλύτερο βάθος στην εργασία με δεδομένα: ορισμό μιας μετρικής, έλεγχο παραδοχών, σύνταξη σαφούς SQL ή κώδικα, επιλογή κατάλληλου μοντέλου και εξήγηση της αβεβαιότητας. Αυτές είναι γενικές προτεραιότητες προετοιμασίας και όχι δημοσιευμένο πλαίσιο αξιολόγησης της McKinsey & Company.

Γενικά, κατά την εξάσκηση σε μελέτες περίπτωσης, συλλογίζεστε με αφετηρία ένα σύνθετο επιχειρηματικό πρόβλημα, ενώ μια τεχνική άσκηση μπορεί να σας ζητήσει να εργαστείτε απευθείας με κώδικα. Εξασκηθείτε στη σύνδεση των δύο: εξηγήστε πώς η ανάλυση αλλάζει μια απόφαση και όχι μόνο πώς λειτουργεί η μέθοδος.

Η McKinsey & Company δεν δημοσιεύει πόσο διαρκεί η διαδικασία. Η πρόκληση είναι το εύρος: τα προσωπικά στοιχεία, η δομημένη συλλογιστική σε μελέτες περίπτωσης, η φυσική επίλυση προβλημάτων και η πιθανή τεχνική εργασία που αφορά ειδικά τον ρόλο απαιτούν διαφορετικούς τρόπους σκέψης.

Αξιολογήστε την ετοιμότητά σας με βάση το αν μπορείτε να εξηγήσετε τη συλλογιστική σας όταν δέχεστε συμπληρωματικές ερωτήσεις, να διορθώσετε μια παραδοχή χωρίς να χάσετε τον ειρμό σας και να μεταφράσετε τις τεχνικές επιλογές σε επιχειρηματικές συνέπειες. Η δυσκολία προκύπτει λιγότερο από τη δυσνόητη σύνταξη και περισσότερο από τη λήψη ορθών αποφάσεων και τη σαφή επικοινωνία τους.

Οργανώστε την προετοιμασία σας γύρω από τα στοιχεία που μπορεί να αναδείξει κάθε αξιολόγηση.

• Προσωπική εμπειρία: Προετοιμάστε τα δύο παραδείγματα που προτείνει η McKinsey & Company, καλύπτοντας επιτεύγματα και προκλήσεις. Παρουσιάστε με σαφήνεια τις ενέργειές σας και όσα μάθατε.
• Συλλογιστική μελέτης περίπτωσης: Εξασκηθείτε στην αποσαφήνιση του στόχου, στη δόμηση του προβλήματος, στον έλεγχο των ιδεών βάσει στοιχείων και στην κατάληξη σε μια απόφαση.
• Στατιστική και πειραματισμός: Εξασκηθείτε στις υποθέσεις, τις μετρικές, τη μεροληψία, την αβεβαιότητα, τον σχεδιασμό πειραμάτων και την ερμηνεία.
• SQL και προγραμματισμός: Γράψτε ευανάγνωστες λύσεις, ελέγξτε οριακές περιπτώσεις, αναφέρετε την πολυπλοκότητα μόνο όταν είναι σχετική και εξηγήστε τους συμβιβασμούς.
• Κρίση στη μοντελοποίηση: Συγκρίνετε μοντέλα αναφοράς, χαρακτηριστικά, επιλογές επικύρωσης, τρόπους αστοχίας και το κόστος των σφαλμάτων.
• Επικοινωνία: Δώστε ένα συμπέρασμα σε απλή γλώσσα πριν από τις τεχνικές λεπτομέρειες και συνδέστε το αποτέλεσμα με μια απόφαση.

Χρησιμοποιήστε μια δοκιμαστική συνέντευξη για να συνδυάσετε την εξάσκηση σε μελέτες περίπτωσης, τεχνικά θέματα και επικοινωνία υπό συμπληρωματικές ερωτήσεις. Αντιμετωπίστε το Solve ξεχωριστά, επειδή η McKinsey & Company αναφέρει ότι δεν απαιτείται προετοιμασία.