Gabay sa Interview ng Data Scientist sa Intel

Ang mga kandidatong naglalarawan sa pag-hire ng software engineer sa Intel ay nag-uulat ng 4 hanggang 6 na yugto, kung saan nag-iiba ang pagkakasunod-sunod depende sa antas, business unit, at kung ang aplikante ay bagong graduate o may karanasan na. Inilalarawan nila ang isang assessment o recruiter screen, technical screen, virtual onsite, at panghuling pag-uusap kasama ang isang manager o executive.

Para sa pangkalahatang interview ng Data Scientist, gamitin ang mga kategoryang ito ng paghahanda:

• Screen: Ipaliwanag ang isang kaugnay na proyekto, ang tanong na tinugunan nito, ang iyong kontribusyon, at kung paano ginamit ang mga resulta.
• Take-home: Magsanay na gawing reproducible na analysis ang isang malabong gawain, na may malinaw na mga assumption at malinaw na rekomendasyon.
• Coding: Magsanay sa SQL joins, aggregations, at data transformations. Suriin ang mga missing value, duplicate record, at hindi inaasahang input.
• Case: Isalin ang isang tanong sa negosyo tungo sa isang masusukat na resulta, pagkatapos ay pumili ng paraan ng eksperimento o modeling.
• Behavioral: Maghanda ng mga halimbawa ng paglutas ng hindi pagkakasundo, pagwawasto ng isang analytical na pagkakamali, at pagbabago ng direksyon matapos ang bagong ebidensya.
• Onsite: Magsanay ng mahabang talakayan tungkol sa proyekto na nag-uugnay ng mga detalye ng implementasyon, mga pagpiling metodolohikal, at mga desisyon ng stakeholder.

Dapat gawing malinaw ng pangkalahatang paghahanda para sa interview ng Data Scientist ang iyong pangangatwiran sa mga sumusunod na larangan:

• Estadistika at eksperimento: Sa case at take-home na pagsasanay, ipaliwanag ang sampling bias, confounding, kawalang-katiyakan, at ang unit ng randomization. Ipakita kung sinusuportahan ng iyong analysis ang isang causal na konklusyon.
• SQL at coding: Sa coding practice, tukuyin muna kung ano ang kinakatawan ng bawat row bago mag-join ng mga table. Ipaliwanag kung paano mo sinusuri ang katumpakan at hinahawakan ang missing o duplicated na data.
• Paghuhusga sa modeling: Sa mga case at talakayan ng proyekto, ipagtanggol ang iyong baseline, validation split, at evaluation metric. Tukuyin ang leakage at ipaliwanag kung aling mga pagkakamali ang pinakamahalaga.
• Pakikipag-komunika ng resulta: Sa mga screen, behavioral na sagot, at onsite na pagsasanay, iugnay ang analysis sa isang desisyon. Ihiwalay ang iyong kontribusyon sa gawain ng team at ipaliwanag ang kawalang-katiyakan nang hindi nililibing ang rekomendasyon.

Ang mga kandidatong naglalarawan ng mga interview ng software engineer sa Intel ay nag-uulat ng coding sa C o C++, algorithm, at mga konsepto ng sistema. Ang mga inilarawang talakayan sa onsite ay sumasaklaw din sa disenyo para sa mga platform ng Intel at sa mga espesyalisadong larangan tulad ng compiler, driver, AI, o graphics.

Para sa pangkalahatang paghahanda ng Data Scientist, magbigay ng malaking pansin sa statistical reasoning, kalidad ng data, disenyo ng eksperimento, at pagsusuri ng modelo. Ipagtanggol kung bakit sinasagot ng isang analysis ang tanong at kung ano ang maaaring magpawalang-bisa sa konklusyon. Ang isang practice case na may temang semiconductor ay maaaring may kinalaman sa mga sukat ng manufacturing: isaalang-alang kung ang mga pagbabago sa kagamitan o pagkakaiba sa pagitan ng mga batch ng produksyon ang bumabaluktot sa resulta.

Hindi inilalathala ng Intel kung gaano katagal ang proseso para sa Data Scientist. Ang mga kandidatong naglalarawan sa pag-hire ng software engineer ay nag-uulat ng mga technical screen na tumatagal ng 45 hanggang 60 minuto at mga virtual onsite na humigit-kumulang 3 hanggang 4 na oras. Inilalarawan ng mga tagal na ito ang bawat yugto ng interview, hindi ang kabuuang panahon ng proseso ng pag-hire.

Para sa pangkalahatang interview ng Data Scientist, isang mahirap na bahagi ng paghahanda ay ang paglipat sa pagitan ng implementasyon, statistical reasoning, at malinaw na rekomendasyon. Magsanay na ipaliwanag ang iyong mga assumption habang nilulutas ang isang problema, pagkatapos ay ibuod kung anong desisyon ang naaayon sa resulta.

Pumili ng isang proyektong kaya mong ipaliwanag mula sa hilaw na data hanggang sa rekomendasyon, pagkatapos ay buuin ang iyong pagsasanay sa paligid nito:

• Suriin ang data: Tukuyin ang obserbasyon, siyasatin ang mga missing value at duplicate, at tukuyin ang mga limitasyon ng sampling.
• Muling buuin ang analysis: Sumulat ng SQL at code para sa mga pangunahing sukatan. Suriin ang bilang ng row at ipaliwanag kung bakit pinapanatili ng bawat join ang nilalayong kahulugan.
• Ipagtanggol ang modelo: Ihambing ito sa isang simpleng baseline, pumili ng validation split na tumutugma sa nilalayong gamit, at suriin ang mga pagkakamaling may malaking bunga.
• Magsanay ng experimental reasoning: Magbigay ng hypothesis, pumili ng unit ng randomization, tukuyin ang mga success at guardrail metric, at tukuyin ang mga posibleng confounder.
• Magpresenta at sagutin ang mga follow-up: Ipaliwanag ang rekomendasyon sa isang hindi eksperto, pagkatapos ay tugunan ang mga teknikal na pagtutol at ilarawan ang iyong sariling mga desisyon.

Gamitin ang mga kinatawang tanong sa ibaba para sa pagsasanay. Pagkatapos ng bawat sagot, suriin kung ipinaliwanag mo ang iyong mga assumption, sinuportahan ang iyong konklusyon, at kinilala ang mga bagay na nananatiling hindi tiyak.