Cómo entrevista Amazon a los analistas de datos

Amazon publica páginas sobre su proceso general y la preparación para algunos puestos, pero no una específica para analistas de datos, por lo que las etapas siguientes son las generales. La preselección, la prueba para realizar en casa, el caso práctico, la entrevista conductual y la entrevista en las instalaciones son categorías de preparación de esta página, no nombres de rondas de Amazon.

• Llamada de preselección. Una conversación de 30 a 45 minutos, normalmente con un reclutador o responsable de contratación, y la primera interacción en directo con Amazon.
• La ronda. La etapa final y más completa: de cuatro a seis entrevistas de 45-60 minutos cada una, en las que cada entrevistador evalúa distintos aspectos de tus habilidades y experiencia.
• El Bar Raiser. Un entrevistador objetivo ajeno al equipo de contratación participa en la ronda para garantizar que se mantengan los estándares de contratación.
• Deliberación y comentarios. El panel delibera después de la entrevista final; Amazon suele proporcionar comentarios en un plazo de dos días laborables tras las entrevistas telefónicas y de cinco días laborables tras la ronda.

Amazon no publica si los analistas de datos realizan una evaluación en línea o una prueba para hacer en casa antes de la ronda.

Los 16 Leadership Principles son la base de todas las decisiones de contratación, y el método STAR es la piedra angular de las entrevistas. Para un analista, esto convierte cada entrevista en una combinación: por un lado, un área técnica; por otro, una historia estructurada en torno a un principio y con un resultado explícito.

Las entrevistas para analistas de datos suelen evaluar:

• SQL y limpieza de datos. Uniones, agregaciones, funciones de ventana y detección de duplicados y valores nulos antes de que lleguen a un informe.
• Métricas y paneles. Definir una métrica con precisión y saber cuándo puede inducir a error.
• Comunicación de hallazgos. Convertir un resultado en una decisión que otra persona pueda tomar, que es donde los principios relacionados con los clientes y la obtención de confianza encuentran sus pruebas.
• Criterio empresarial. Elegir qué análisis es más importante y saber defender esa elección.

Las directrices publicadas por Amazon para su ronda de Applied Scientist indican que cada entrevistador suele formular dos o tres preguntas conductuales. Es un puesto diferente, pero constituye la señal publicada más clara de cuánto contenido conductual tiene cada entrevista de Amazon, y un analista debería prepararse para una proporción similar.

El proceso publicado por Amazon es el mismo para estos puestos; lo que cambia es el énfasis dentro de las entrevistas, y lo siguiente refleja una práctica general, no una política de Amazon.

• En comparación con las entrevistas para Data Scientist y Applied Scientist, cabe esperar menos modelado y diseño de experimentos, y más definición de métricas, análisis descriptivo y recomendaciones. Amazon publica una llamada técnica de 60 minutos con un directivo sénior para Applied Scientists; no publica nada equivalente para analistas.
• En comparación con las entrevistas para Data Engineer, cabe esperar pocas preguntas sobre arquitectura de canalizaciones y muchas más sobre la interpretación de datos ya existentes, incluidos sus defectos.
• En comparación con otras empresas, las constantes son los principios, STAR, el Bar Raiser y una ronda de cuatro a seis entrevistas. La cantidad de preguntas conductuales es lo que los analistas suelen subestimar más.

Amazon publica las partes, no la duración total: una llamada de 30 a 45 minutos, una ronda de cuatro a seis entrevistas de 45-60 minutos cada una y comentarios en un plazo de dos días laborables tras las entrevistas telefónicas y de cinco días laborables tras la ronda. Los intervalos entre etapas no se publican.

La dificultad consiste en mantener la constancia durante una jornada larga. Varios entrevistadores, uno de ellos ajeno al equipo, evalúan aspectos distintos y esperan historias en formato STAR con resultados. Un analista cuyos ejemplos procedan todos de un único proyecto se quedará sin material; prepara historias de varios trabajos, cada una con una cifra al final.

Prepárate en torno a las constantes publicadas y las cuatro áreas del puesto.

• Un repertorio de historias STAR. Una historia por cada Leadership Principle basada en trabajo analítico, que termine con un resultado medible: una métrica corregida, una decisión modificada o un coste evitado.
• SQL en voz alta. Practica consultas mientras explicas las comprobaciones que realizarías sobre el resultado.
• Definiciones de métricas. Para cada métrica de tu currículum, conoce su definición, sus puntos débiles y una decisión que haya impulsado.
• Casos de criterio. Practica cómo elegir entre varios análisis posibles y explica tu elección en términos del impacto sobre el cliente.
• Ensaya la ronda. Una entrevista simulada con SubcueAI te permite practicar una serie de preguntas conductuales y técnicas en una sola sesión antes de las cuatro a seis entrevistas reales.