Οδηγός συνέντευξης Επιστήμονα Δεδομένων στη Netflix

Για την πρόσληψη νέων αποφοίτων, η Netflix αναφέρει ότι οι συνεντεύξεις συνήθως περιλαμβάνουν μια εργασία αξιολόγησης για το σπίτι, την οποία ακολουθούν δύο γύροι. Η πρόκριση βασίζεται στην ανατροφοδότηση σε κάθε στάδιο. Οι συνεντεύξεις για πρακτική άσκηση συνήθως περιλαμβάνουν μια εργασία αξιολόγησης για το σπίτι και κατόπιν περίπου δύο έως τρεις γύρους. Αντιμετωπίστε αυτές τις μορφές για υποψηφίους στην αρχή της σταδιοδρομίας τους ως ενδεικτικό πλαίσιο και όχι ως εγγύηση για κάθε θέση Επιστήμονα Δεδομένων.

Για την ευρύτερη προετοιμασία Επιστήμονα Δεδομένων, οι παρακάτω τίτλοι αποτελούν κατηγορίες προετοιμασίας και όχι ονομασίες γύρων της Netflix.

• Αρχική αξιολόγηση: Εξασκηθείτε στη συνοπτική παρουσίαση του υπόβαθρού σας, των αναλυτικών σας δυνατοτήτων και της εργασίας που σας ενδιαφέρει.
• Εργασία για το σπίτι: Παραδώστε μια σαφή ανάλυση με ρητά διατυπωμένες παραδοχές, ορθές μεθόδους, ευανάγνωστο κώδικα και μια συνοπτική σύσταση.
• Προγραμματισμός: Γράψτε και εξηγήστε SQL και κώδικα γενικού σκοπού, ελέγχοντας παράλληλα τις οριακές περιπτώσεις.
• Μελέτη περίπτωσης: Μετατρέψτε ένα ασαφές ερώτημα προϊόντος σε μετρικές, υποθέσεις, σχέδιο ανάλυσης και απόφαση.
• Συμπεριφορικά θέματα: Προετοιμάστε τεκμήρια σχετικά με τη συνεργασία, τις διαφωνίες, την κρίση και τη μάθηση.
• Συζητήσεις τύπου επιτόπιας συνέντευξης: Εξασκηθείτε στην εναλλαγή μεταξύ τεχνικού βάθους, επιχειρηματικού συλλογισμού και επικοινωνίας σε απλή γλώσσα.

Η Netflix αναφέρει ότι οι υπεύθυνοι συνεντεύξεων αξιολογούν τις τεχνικές δεξιότητες, όπου αυτές είναι σχετικές, τις δεξιότητες που αφορούν ειδικά τον ρόλο και τις συμπεριφορικές δεξιότητες. Θέλουν επίσης να κατανοήσουν το σύνολο των δεξιοτήτων σας και το είδος της εργασίας που σας ενθουσιάζει. Παρουσιάστε ανάλογα τα τεκμήριά σας: κατονομάστε την απόφαση, εξηγήστε τη μέθοδο και τους συμβιβασμούς σας, περιγράψτε το αποτέλεσμα και διευκρινίστε τι έκανε την εργασία ουσιαστική για εσάς.

Σε μια γενική εξάσκηση για συνέντευξη Επιστήμονα Δεδομένων, η εργασία για το σπίτι μπορεί να εξετάζει την αναλυτική δομή και τη γραπτή επικοινωνία. Ο προγραμματισμός μπορεί να εξετάζει την ευχέρεια στη SQL, τον χειρισμό δεδομένων, την ορθότητα και την επεξήγηση. Οι μελέτες περίπτωσης μπορούν να εξετάζουν τη στατιστική, τον πειραματισμό, την επιλογή μετρικών και την κρίση κατά τη μοντελοποίηση. Η συζήτηση συμπεριφορικών θεμάτων μπορεί να εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο συνεργάζεστε, ανταποκρίνεστε στην αβεβαιότητα και επικοινωνείτε αποτελέσματα σε μη ειδικούς.

Σε σύγκριση με την προετοιμασία για μηχανική λογισμικού, η προετοιμασία Επιστήμονα Δεδομένων προσθέτει τη στατιστική συμπερασματολογία, τον σχεδιασμό πειραμάτων, την ερμηνεία μετρικών και την αβεβαιότητα. Ο σωστός κώδικας αποτελεί μόνο μέρος της απάντησης· θα πρέπει επίσης να εξηγήσετε εάν τα δεδομένα υποστηρίζουν το συμπέρασμα.

Σε σύγκριση με έναν ρόλο που επικεντρώνεται στην ανάλυση δεδομένων, η προετοιμασία μπορεί να δίνει μεγαλύτερη βαρύτητα στην επιλογή και την επικύρωση μοντέλων, καθώς και στο κόστος των σφαλμάτων. Σε σύγκριση με έναν ρόλο μηχανικής μάθησης που επικεντρώνεται στην παραγωγή, μπορεί να δίνει μεγαλύτερη βαρύτητα στα αιτιώδη ερωτήματα και στην υποστήριξη αποφάσεων. Ένα ισορροπημένο σχέδιο θα πρέπει παρ’ όλα αυτά να καλύπτει όλα αυτά τα όρια.

Η Netflix περιγράφει τους τομείς αξιολόγησής της ως τεχνικούς, ειδικούς για τον ρόλο και συμπεριφορικούς. Συνδέστε τους παρουσιάζοντας κάθε έργο ως μια ακολουθία από το ερώτημα στη μέθοδο, το αποτέλεσμα, την απόφαση και τη συνεργασία.

Η Netflix δεν δημοσιεύει τη διάρκεια της διαδικασίας.

Η πρόκληση για έναν υποψήφιο Επιστήμονα Δεδομένων είναι το εύρος του απαιτούμενου συλλογισμού. Ενδέχεται να χρειαστεί να περάσετε από λεπτομέρειες SQL στην εγκυρότητα ενός πειράματος και έπειτα να εξηγήσετε μια σύσταση χωρίς τεχνική συντομογραφία. Στις συνεντεύξεις νέων αποφοίτων, η πρόκριση εξαρτάται από την ανατροφοδότηση σε κάθε στάδιο, επομένως κάντε ορατές τις παραδοχές και τον συλλογισμό σας αντί να παρουσιάσετε μόνο μια τελική απάντηση. Ο αριθμός των γύρων για πρακτική άσκηση είναι κατά προσέγγιση, οπότε προετοιμαστείτε για κάποια διαφοροποίηση.

Οργανώστε την προετοιμασία σας γύρω από τους δηλωμένους τομείς αξιολόγησης και το βασικό έργο ενός Επιστήμονα Δεδομένων.

• Στατιστική και πειραματισμός: Εξασκηθείτε στον καθορισμό υποθέσεων, την επιλογή μετρικών, τον εντοπισμό μεροληψίας, την ερμηνεία της αβεβαιότητας και την εξήγηση των ορίων της αιτιότητας.
• SQL και προγραμματισμός: Γράψτε ερωτήματα με συνενώσεις, συναθροίσεις, λογική παραθύρων και προσεκτικό χειρισμό δεδομένων που λείπουν ή εμφανίζονται διπλά. Εξηγήστε γιατί κάθε βήμα είναι σωστό.
• Κρίση στη μοντελοποίηση: Συγκρίνετε απλές και σύνθετες προσεγγίσεις, επιλέξτε μεθόδους επικύρωσης και συζητήστε το κόστος των σφαλμάτων, τη μετατόπιση και την ερμηνευσιμότητα.
• Επικοινωνία: Μετατρέψτε μια ανάλυση σε μια σύντομη σύσταση για μη τεχνικό κοινό, συμπεριλαμβάνοντας κινδύνους και επόμενες ενέργειες.
• Συμπεριφορικά τεκμήρια: Προετοιμάστε έργα που αναδεικνύουν τις δεξιότητες, τις αποφάσεις και τη συνεργασία σας, καθώς και την εργασία που σας ενθουσιάζει.

Ολοκληρώστε με μια προσομοίωση συνέντευξης που συνδυάζει τεχνικές ερωτήσεις, μια μελέτη περίπτωσης και απαιτητικές συμπληρωματικές ερωτήσεις. Εξετάστε αν ο συλλογισμός σας ήταν ρητός και όχι απλώς αν το συμπέρασμά σας ήταν σωστό.