Guía para la entrevista de científico de datos de Adobe

Adobe describe el proceso como una conversación con un Talent Partner, una entrevista con el responsable de contratación, evaluaciones de habilidades y entrevistas con el equipo.

• Conversación con un Talent Partner: Prepara una explicación concisa de tu trayectoria, tus intereses y tu experiencia relevante como científico de datos.
• Entrevista con el responsable de contratación: Relaciona tu experiencia con problemas empresariales, decisiones analíticas y resultados medibles.
• Evaluaciones de habilidades: Para los puestos técnicos, Adobe indica que los candidatos pueden esperar retos de programación, conversaciones sobre diseño de sistemas o revisiones de portafolios.
• Entrevistas con el equipo: Adobe señala que en estas conversaciones pueden participar posibles integrantes del equipo, partes interesadas o socios. Explica tu razonamiento de modo que puedan seguirlo personas con distintos conocimientos técnicos.
• Después de una oferta: Los candidatos se someten a una verificación de antecedentes y completan un cuestionario sobre conflictos de intereses.

Utiliza las pruebas de selección, los ejercicios para realizar en casa, la programación, los casos, las preguntas conductuales y las entrevistas presenciales como categorías de preparación, no como nombres de las etapas de Adobe.

Estos son patrones generales de evaluación para científicos de datos, no criterios de puntuación específicos de Adobe.

• Conversación inicial: Tu motivación, experiencia relevante y capacidad para resumir con claridad trabajos complejos.
• Conversación con el responsable de contratación: Planteamiento de problemas, responsabilidad sobre los proyectos, criterio ante la incertidumbre y conexión con los objetivos empresariales.
• Ejercicio para realizar en casa o práctica de programación: Precisión en SQL, código legible, validación de datos y decisiones analíticas justificables.
• Caso o conversación con el equipo: Diseño experimental, razonamiento estadístico, selección de métricas, criterio de modelado y comunicación con personas no expertas.
• Conversación conductual: Pruebas de colaboración, resolución de conflictos, aprendizaje y toma de decisiones responsable.

Adobe señala que los candidatos de diseño o áreas creativas pueden responder a encargos creativos, completar ejercicios de pensamiento de diseño o presentar casos de estudio. Otros puestos pueden incluir conversaciones basadas en situaciones, ejercicios de presentación o resolución colaborativa de problemas.

Para una entrevista de científico de datos, la preparación general debe centrarse en el razonamiento estadístico y experimental, SQL y programación, la selección de modelos y la explicación de resultados. A diferencia de un caso de estudio de diseño, tus pruebas pueden consistir en una consulta, un plan experimental, una estrategia de validación o una explicación del análisis. Las mejores respuestas relacionan las decisiones técnicas con la decisión que ayudan a tomar.

Adobe no publica cuánto dura el proceso. Pregunta al Talent Partner por la secuencia actual, el formato de las evaluaciones y la programación de las entrevistas.

Prepárate para abarcar diversas áreas. Las entrevistas generales para científicos de datos pueden pasar de los detalles de SQL al diseño experimental, las ventajas y desventajas de los modelos, la comunicación con las partes interesadas y las pruebas conductuales. Estar preparado significa explicar los supuestos, comprobar la calidad de los datos, elegir un método justificable y exponer las limitaciones sin perder de vista la cuestión empresarial.

• Estadística y experimentación: Practica la definición de hipótesis, la elección de métricas, la identificación de factores de confusión, la interpretación de la incertidumbre y la explicación de qué conclusiones permite respaldar un resultado.
• SQL y programación: Practica uniones, agregaciones, lógica de ventanas, datos faltantes, depuración y transformaciones legibles. Comprueba la corrección antes de optimizar.
• Criterio de modelado: Prepárate para hablar sobre modelos de referencia, selección de variables, validación, filtración de información, análisis de errores, interpretabilidad y equilibrio entre complejidad y utilidad.
• Razonamiento de casos: Aclara la decisión, define el éxito, identifica los datos necesarios, propón un enfoque y describe cómo comprobarías la recomendación.
• Comunicación: Expón primero la conclusión, traduce los hallazgos técnicos para personas no expertas y diferencia las pruebas de los supuestos.
• Pruebas conductuales: Prepara ejemplos que demuestren responsabilidad, colaboración, desacuerdos, errores y aprendizaje. Expón con claridad tus acciones y sus consecuencias.