Gabay sa Panayam ng Anthropic para sa Siyentista ng Datos

Gamitin ang screening, take-home, coding, kaso, pag-uugali, at onsite bilang mga kategorya sa paghahanda, hindi bilang mga opisyal na pangalan ng mga yugto ng Anthropic. Isinasagawa ng Anthropic ang lahat ng panayam sa Google Meet at maaari itong umangkop sa iba't ibang time zone.

• Screening: Maghanda ng maikli at malinaw na paglalahad ng iyong karanasan, motibasyon, at kaugnayan sa tungkuling Siyentista ng Datos.
• Take-home: Kung magbibigay ang Anthropic ng pagtatasa, kumpletuhin ito nang walang Claude maliban kung may ibang tagubilin. Tiyaking madaling masundan ang mga palagay, pagsusuri, analisis, at konklusyon.
• Coding: Para sa mga teknikal na tungkulin, gumagamit ang Anthropic ng mga live na tool tulad ng Colab at CodeSignal. Maaari kang maghanap ng impormasyon, ngunit dapat mong alam ang pangunahing syntax at mga karaniwang library. Hindi pinahihintulutan ang tulong ng AI sa mga live na panayam maliban kung iba ang sabihin ng Anthropic.
• Kaso: Magsanay na gawing isang nasusukat na tanong, plano sa pagsusuri, at rekomendasyon ang isang hindi malinaw na desisyon.
• Pag-uugali: Maghanda ng ebidensya tungkol sa pakikipagtulungan, hindi pagkakasundo, mga pagkakamali, at mga desisyong ginawa sa gitna ng kawalan ng katiyakan.
• Onsite: Dahil malayuan ang mga panayam ng Anthropic, gamitin ang kategoryang ito upang magsanay sa paglipat-lipat sa teknikal na pangangatwiran, pagpapasya, at komunikasyon sa Google Meet.

Para sa mga panayam sa tungkuling Siyentista ng Datos sa pangkalahatan, isaayos ang paghahanda ayon sa mga kakayahang nakasaad sa profile ng tungkulin sa halip na sa mga ipinapalagay na pangalan ng yugto.

• Estadistika at pag-eeksperimento: Tukuyin ang mga haypotesis, pumili ng mga sukatan, talakayin ang randomization at statistical power, tukuyin ang bias, at bigyang-kahulugan ang kawalan ng katiyakan.
• SQL at coding: Baguhin ang datos, sumulat ng malinaw na mga query, pangasiwaan ang mga nawawala o dobleng tala, ayusin ang mga problema sa lohika, at ipaliwanag ang pagiging komplikado.
• Pagpapasya sa pagmomodelo: Pumili ng makatuwirang baseline, pigilan ang data leakage, pumili ng mga paraan ng validation, at iugnay ang mga trade-off ng modelo sa desisyong ginagawa.
• Pagpapahayag ng mga resulta: Ilahad ang konklusyon, sukatin ang kawalan ng katiyakan, ihiwalay ang ebidensya sa mga palagay, at ipaliwanag ang mga teknikal na natuklasan sa mga hindi eksperto.

Inilalarawan ng Anthropic ang mga panayam para sa mga hindi teknikal na tungkulin bilang mga pag-uusap tungkol sa karanasan at motibasyon, na may oras para sa mga tanong ng kandidato. Para sa mga teknikal na tungkulin, gumagamit ito ng mga live coding tool tulad ng Colab at CodeSignal. Samakatuwid, dapat saklawin ng paghahanda para sa tungkuling Siyentista ng Datos ang parehong praktikal na analitikal na pangangatwiran at madaling maunawaang pagpapaliwanag.

Iniulat din ng Anthropic na humigit-kumulang kalahati ng mga teknikal na kawani nito ay walang dating karanasan sa ML at humigit-kumulang kalahati ang may mga PhD. Dahil sa lawak na iyon, dapat mong gawing malinaw ang sarili mong ebidensya: ipaliwanag kung ano ang binuo mo, kung bakit mo pinili ang isang pamamaraan, kung paano mo ito sinuri, at kung ano ang nagbago dahil sa ginawa mong trabaho.

Hindi inilalathala ng Anthropic kung gaano katagal ang proseso. Sinasabi nitong ginaganap ang bawat panayam sa Google Meet at maaari itong umangkop sa iba't ibang time zone.

Ang hamon sa paghahanda ay ang lawak ng mga paksang sakop. Maaaring kailanganing lumipat ng isang kandidatong Siyentista ng Datos mula sa disenyo ng eksperimento patungo sa SQL, at mula sa mga pagpili sa pagmomodelo patungo sa rekomendasyong nasa payak na wika. Sanayin ang bawat paglipat nang hindi nawawala ang mga palagay, ebidensya, o konteksto ng desisyon.

Ituon ang paghahanda sa mga larangan ng pagsusuri sa halip na sa mga isinaulong sagot.

• Pag-eeksperimento: Bumuo ng plano sa eksperimento na may haypotesis, pangunahing sukatan, mga guardrail, pinagmumulan ng bias, at interpretasyon para sa iba't ibang resulta.
• SQL at coding: Lutasin ang mga pagbabago sa datos sa isang kapaligirang tulad ng notebook. Magsanay nang walang AI habang gumagamit ng dokumentasyon o karaniwang paghahanap ng impormasyon kapag kailangan.
• Pagmomodelo: Ihambing ang isang baseline sa mas komplikadong pamamaraan, pagkatapos ay ipagtanggol ang validation, pagsusuri ng error, at threshold ng desisyon.
• Komunikasyon: Ilahad ang parehong pagsusuri sa isang teknikal na kasamahan at sa isang hindi eksperto, na binabago ang bokabularyo ngunit hindi ang ebidensya.
• Ebidensya sa pag-uugali: Maghanda ng maiikling halimbawang nagpapakita ng iyong ginawa, pangangatwiran, resulta, at kung ano ang babaguhin mo.

Maaaring ipakita ng isang kunwaring panayam kung saang bahagi nagiging mahirap sundan ang iyong pangangatwiran. Suriin ang recording para sa mga palagay na walang suporta, code na hindi naipaliwanag, at mga konklusyong lumalampas sa ipinakikita ng datos.