Guía para la entrevista de científico de datos en Netflix

Para la contratación de New Grad, Netflix indica que las entrevistas suelen incluir una evaluación para realizar en casa seguida de dos rondas. El avance se basa en los comentarios recibidos en cada etapa. Las entrevistas para prácticas suelen incluir una evaluación para realizar en casa seguida de aproximadamente dos a tres rondas. Considera estos formatos para profesionales al inicio de su carrera como contexto, no como una promesa para todas las vacantes de científico de datos.

Para una preparación más amplia como científico de datos, las siguientes etiquetas son categorías de preparación, no nombres de rondas de Netflix.

• Selección inicial: Practica cómo resumir tu trayectoria, tus fortalezas analíticas y el trabajo que te interesa.
• Trabajo para realizar en casa: Elabora un análisis claro con supuestos explícitos, métodos sólidos, código legible y una recomendación concisa.
• Programación: Escribe y explica SQL y código de propósito general mientras compruebas los casos límite.
• Caso: Convierte una pregunta ambigua sobre el producto en métricas, hipótesis, un plan de análisis y una decisión.
• Conductual: Prepara ejemplos sobre colaboración, desacuerdos, criterio y aprendizaje.
• Conversaciones similares a las presenciales: Ensaya cómo alternar entre profundidad técnica, razonamiento empresarial y comunicación en lenguaje sencillo.

Netflix indica que los entrevistadores evalúan las habilidades técnicas cuando corresponda, las habilidades específicas del puesto y las habilidades conductuales. También quieren comprender tu conjunto de habilidades y el tipo de trabajo que te entusiasma. Presenta tus ejemplos en consecuencia: identifica la decisión, explica tu método y las compensaciones, describe el resultado y aclara qué hizo que el trabajo fuera significativo para ti.

En la preparación general para entrevistas de científico de datos, el trabajo para realizar en casa puede evaluar la estructura analítica y la comunicación escrita. La programación puede evaluar el dominio de SQL, la manipulación de datos, la corrección y la capacidad de explicación. Los casos pueden evaluar la estadística, la experimentación, la elección de métricas y el criterio para crear modelos. La conversación conductual puede evaluar cómo trabajas con colaboradores, respondes a la incertidumbre y comunicas resultados a personas no expertas.

En comparación con la preparación para ingeniería de software, la de científico de datos añade inferencia estadística, diseño de experimentos, interpretación de métricas e incertidumbre. Un código correcto es solo una parte de la respuesta; también debes explicar si los datos respaldan la conclusión.

En comparación con un puesto centrado en analítica, la preparación puede dar más importancia a la selección y validación de modelos, así como al coste de los errores. En comparación con un puesto de aprendizaje automático centrado en producción, puede dar más importancia a las preguntas causales y al apoyo para la toma de decisiones. Un plan equilibrado debe seguir cubriendo todos estos ámbitos.

Netflix describe sus áreas de evaluación como técnicas, específicas del puesto y conductuales. Conéctalas presentando cada proyecto como una cadena que va desde la pregunta hasta el método, el resultado, la decisión y la colaboración.

Netflix no publica cuánto dura el proceso.

El desafío para un candidato a científico de datos es la variedad de razonamientos necesarios. Puede que tengas que pasar de los detalles de SQL a la validez de un experimento y después explicar una recomendación sin usar jerga técnica. En las entrevistas de New Grad, el avance depende de los comentarios recibidos en cada etapa, así que haz visibles tus supuestos y tu razonamiento en lugar de presentar únicamente una respuesta final. La cantidad de rondas para prácticas es aproximada, por lo que debes prepararte para cierta variación.

Estructura tu preparación en torno a las áreas de evaluación indicadas y al trabajo fundamental de un científico de datos.

• Estadística y experimentación: Practica cómo definir hipótesis, seleccionar métricas, identificar sesgos, interpretar la incertidumbre y explicar los límites causales.
• SQL y programación: Escribe consultas con uniones, agregaciones, lógica de ventanas y un tratamiento cuidadoso de los datos ausentes o duplicados. Explica por qué cada paso es correcto.
• Criterio para crear modelos: Compara enfoques simples y complejos, elige métodos de validación y analiza los costes de los errores, la deriva y la interpretabilidad.
• Comunicación: Convierte un análisis en una recomendación breve para un público no técnico, incluidos los riesgos y las próximas acciones.
• Ejemplos conductuales: Prepara proyectos que demuestren tus habilidades, decisiones, colaboración y el trabajo que te entusiasma.

Termina con una entrevista de práctica que combine preguntas técnicas, un caso y preguntas de seguimiento exigentes. Revisa si tu razonamiento fue explícito, no solo si tu conclusión fue correcta.