Guía para la entrevista de científico de datos en LinkedIn

Las etiquetas selección inicial, prueba para casa, programación, caso práctico, entrevista conductual y entrevista presencial son categorías de preparación, no nombres de las etapas de LinkedIn.

• Llamada de selección: Si cumples los requisitos y te seleccionan para continuar, el equipo de selección programa una llamada.
• Posible videollamada: El equipo también puede organizar una videoconferencia con el responsable de contratación u otro miembro del equipo.
• Fase de entrevistas: Te reúnes con varios miembros más del equipo y cada entrevista se centra en un área de competencia diferente.
• Ejercicio según el puesto: Pueden pedirte que presentes un caso práctico o completes un ejercicio en pizarra.

LinkedIn afirma que sus entrevistas se centran en distintas áreas de competencia. Para las entrevistas de científico de datos en general, prepárate en estas categorías:

• Selección inicial: Explica tu trayectoria, tu aportación a trabajos anteriores y por qué fueron importantes tus decisiones.
• Prueba para casa: Estructura un análisis, declara los supuestos, comprueba la calidad de los datos y presenta conclusiones que otra persona pueda seguir.
• Programación: Escribe SQL y código claros, prueba casos extremos y explica por qué la solución es correcta.
• Caso práctico: Elige métricas, diseña un experimento, interpreta la incertidumbre y defiende las ventajas y desventajas de las decisiones de modelado.
• Conductual: Aporta pruebas concretas de colaboración, criterio y comunicación con personas no expertas.
• Entrevista presencial: Conecta el razonamiento técnico con una recomendación concisa mientras te adaptas a las preguntas de seguimiento.

La preparación para un puesto de científico de datos difiere de la preparación para puestos centrados principalmente en la implementación porque debes conectar el razonamiento estadístico, el código, las decisiones de modelado y una explicación orientada a la toma de decisiones. LinkedIn no publica una comparación específica entre el puesto de científico de datos y sus otros puestos, así que no presupongas una ponderación particular más allá de los detalles conocidos del proceso.

El equilibrio entre experimentación, programación, modelado y criterio de producto puede variar de una empresa a otra. Prepárate para hacer explícitos tus supuestos y explicar cómo las pruebas respaldan tu recomendación. Como LinkedIn puede solicitar una presentación de un caso práctico o un ejercicio en pizarra según el puesto, ensaya tanto una presentación estructurada como la resolución de problemas en directo.

LinkedIn indica que puede necesitar varias semanas para tomar una decisión después de las entrevistas. LinkedIn no publica cuánto dura el proceso completo desde el contacto inicial hasta la decisión.

Considera la dificultad como una cuestión de amplitud. La preparación para un puesto de científico de datos puede exigirte pasar de la estadística y la experimentación a SQL, la programación, el criterio de modelado y la comunicación en lenguaje sencillo. Tu nivel de preparación depende de si puedes conectar esas competencias al responder preguntas, no solo de si puedes resolver cada tema de forma aislada.

• Crea un repertorio de pruebas: Selecciona proyectos que demuestren criterio analítico, ejecución técnica, colaboración y consecuencias medibles sin exagerar tu aportación.
• Practica estadística y experimentación: Trabaja la selección de métricas, la aleatorización, el sesgo, los factores de confusión, la incertidumbre y la interpretación.
• Ensaya SQL y programación: Consulta tablas realistas, manipula datos, comprueba casos extremos y explica tu razonamiento.
• Defiende tus decisiones de modelado: Compara enfoques según sus supuestos, las opciones de validación, la interpretabilidad y el coste empresarial.
• Traduce los resultados: Explica el mismo análisis a un colega técnico y a una persona no experta, y termina con una recomendación y una limitación claras.
• Simula el formato: Presenta un caso en voz alta, resuélvelo en una pizarra y responde preguntas de seguimiento. Una entrevista simulada de SubcueAI puede ayudarte a ensayar las transiciones entre estas competencias.

Como cada entrevista de LinkedIn se centra en un área de competencia diferente, facilita la evaluación de tus pruebas: expón el problema, tu elección, las pruebas que la respaldan y el resultado.