Guía para la entrevista de científico de datos en Microsoft

La mayoría de las entrevistas de Microsoft incluyen 2-4 conversaciones con posibles compañeros de equipo y colegas de otras áreas, cada una de hasta una hora. Las entrevistas pueden realizarse por teléfono, en Microsoft Teams o en persona. Algunos puestos también exigen que los candidatos escriban código, presenten un portafolio creativo o proporcionen muestras de trabajo.

Considera la preselección, la tarea para casa, la programación, el caso práctico, la evaluación conductual y la entrevista presencial como categorías de preparación, no como nombres oficiales de las rondas de Microsoft.

• Preselección: Prepara un resumen conciso de tu experiencia, tus intereses y tus mejores proyectos como científico de datos.
• Tarea para casa: Si te piden una muestra de trabajo, documenta los supuestos, métodos, comprobaciones y conclusiones para que el análisis pueda entenderse por sí solo.
• Programación: Prepárate para producir código funcional, explicar tus decisiones y probar el resultado.
• Caso práctico: Practica cómo convertir una pregunta ambigua sobre un producto o negocio en métricas, requisitos de datos, un análisis y una recomendación.
• Evaluación conductual: Vincula las preguntas sobre competencias con evidencias concretas de tu currículum.
• Entrevista presencial: En un formato presencial o con varias conversaciones, mantén la coherencia de tu razonamiento y tus ejemplos, adaptando el nivel de detalle a cada audiencia.

Microsoft describe las entrevistas técnicas como evaluaciones basadas en la resolución de problemas. Abarcan la excelencia técnica y las competencias fundamentales, además de preguntas basadas en competencias y preguntas sobre tu currículum.

Para las entrevistas de científico de datos en general, prepárate en estas áreas:

• Estadística y experimentación: Formula hipótesis, selecciona métricas, identifica sesgos, razona sobre la incertidumbre e interpreta resultados.
• SQL y programación: Transforma los datos correctamente, gestiona los casos límite, explica la complejidad y verifica los resultados.
• Criterio de modelado: Elige métodos adecuados para el objetivo, los datos, las restricciones y el coste de los errores.
• Comunicación: Explica los supuestos, la incertidumbre, las disyuntivas y las recomendaciones a personas no expertas.

Como las conversaciones de Microsoft pueden incluir tanto a posibles compañeros de equipo como a colegas de otras áreas, presenta la evidencia técnica por niveles: expón claramente la conclusión, susténtala con tu razonamiento y prepárate para comentar los detalles de implementación.

En comparación con la preparación general para ingeniería de software, la preparación para científico de datos debe prestar más atención a la validez experimental, la inferencia estadística, las definiciones de variables y objetivos, las métricas de evaluación y la incertidumbre. En comparación con puestos de análisis menos técnicos, debe conservar la programación práctica y la implementación de modelos. Estas son diferencias generales entre puestos, no criterios de puntuación específicos de Microsoft.

Microsoft ofrece instrucciones concretas de programación a los candidatos técnicos: usar un lenguaje que conozcan bien, escribir código funcional en vez de pseudocódigo y utilizar la herramienta de programación de terceros proporcionada para ejecutarlo y compilarlo. Practica en ese formato para que la implementación y la explicación formen parte del mismo ejercicio.

Microsoft no publica cuánto dura el proceso. Indica que la mayoría de las entrevistas incluyen 2-4 conversaciones, cada una de hasta una hora.

Para quien aspire a un puesto de científico de datos, el reto es amplio y no meramente algorítmico. Es posible que tengas que alternar entre razonamiento estadístico, manipulación de datos, disyuntivas de modelado, evidencias del currículum y explicaciones en lenguaje sencillo. Practica cómo hacer explícitos tus supuestos y revisar tu trabajo antes de presentar una conclusión.

• Crea un banco de evidencias: Selecciona ejemplos de tu currículum que muestren la definición del problema, las decisiones técnicas, la colaboración, los contratiempos y las conclusiones medibles.
• Repasa el razonamiento estadístico: Practica el diseño de experimentos, la inferencia, los sesgos, el muestreo, la selección de métricas y las limitaciones causales.
• Escribe código ejecutable: Resuelve problemas de datos en el lenguaje que mejor domines sin usar pseudocódigo; después, ejecuta pruebas y explica los casos límite.
• Practica SQL: Trabaja con uniones, agregaciones, funciones de ventana, datos ausentes, duplicados y comprobaciones de validación.
• Defiende tus decisiones de modelado: Compara métodos apropiados, define criterios de evaluación y explica las consecuencias de los distintos errores.
• Comunícate para públicos diversos: Ofrece primero una recomendación concisa y añade después detalles estadísticos y de implementación según sea necesario.
• Ensaya de forma independiente: Una entrevista simulada de SubcueAI puede ayudarte a practicar antes de la evaluación. Durante las evaluaciones y entrevistas de Microsoft, demuestra tus propias capacidades sin ayuda externa, salvo que esté expresamente permitida.