Gabay sa Panayam sa JPMorganChase bilang Siyentista ng Datos

Gumagamit ang JPMorganChase ng mga pamantayang pagtatasa para sa ilang posisyon at ipinapaalam sa mga kandidato kapag kailangan nito para sa kanilang tungkulin. Kabilang sa mga posibleng format ang mga nakabalangkas na live na panayam, naka-record na panayam na sasagutan kapag hiniling, at virtual na pagtatasa ng kasanayan. Ang pagkakasunod-sunod sa ibaba ay gabay sa paghahanda, hindi isang hanay ng mga kumpirmadong pangalan ng yugto ng JPMorganChase.

• Paunang pagsusuri: Maghanda ng maikling paglalahad tungkol sa iyong karanasan, interes sa tungkulin, at pinakanauugnay na gawaing analitikal.
• Take-home: Magsanay na gawing isang mapangangatwirang pagsusuri ang isang bukas na dataset, na may malinaw na mga palagay at konklusyon.
• Coding: Sanayin ang SQL, pagmamanipula ng datos, pag-debug, at pagpapaliwanag ng iyong mga pasya habang gumagawa.
• Kaso: Isaayos ang isang malabong problema, pumili ng angkop na mga sukatan, at talakayin ang mga kompromiso bago magmungkahi ng modelo.
• Pag-uugali: Bumuo ng mga kuwentong batay sa ebidensiya tungkol sa pakikipagtulungan, pagpapasya, mga kabiguan, at pakikipag-ugnayan sa mga katuwang na hindi teknikal.
• Onsite: Maging handang pagsamahin ang teknikal na pangangatwiran, pagsusuri ng kaso, at komunikasyon sa mas malawak na hanay ng mga pag-uusap.

Karaniwang sinusukat ng mga panayam para sa Siyentista ng Datos kung kaya mong pag-ugnayin ang estadistikal na pangangatwiran, implementasyon, mga pasya sa pagmomodelo, at komunikasyon. Gumagamit din ang ilang tungkulin sa JPMorganChase ng mga naka-record na video interview upang tasahin ang kahusayan sa wika, berbal na presentasyon, o teknikal na kakayahan.

• Estadistika at pag-eeksperimento: Bumuo ng mga haypotesis, pumili ng mga sukatan, tukuyin ang pagkiling, bigyang-kahulugan ang kawalang-katiyakan, at ipaliwanag kung ano ang hindi pinatutunayan ng isang resulta.
• SQL at coding: Bumuo ng wastong lohika, pangasiwaan ang mga natatanging kaso, at ipaliwanag kung paano mo susuriin ang bisa ng output.
• Pagpapasya sa pagmomodelo: Itugma ang pamamaraan sa pasya, paghambingin ang mga alternatibo, pigilan ang pagtagas ng datos, at isaalang-alang ang pagiging madaling maipaliwanag.
• Komunikasyon: Isalin ang mga pamamaraan at natuklasan sa mga implikasyong mauunawaan at makukuwestiyon ng hindi eksperto.

Kung ihahambing sa mga panayam na nakasentro sa iisang disiplina, kailangang pag-ugnayin sa paghahanda bilang Siyentista ng Datos ang ilang uri ng ebidensiya. Mas matibay ang isang wastong query kapag naipaliliwanag mo ang sukatang nalilikha nito; hindi kumpleto ang isang mahusay na modelo kung walang mga palagay, pagpapatunay, at malinaw na paliwanag kung paano sinusuportahan ng output nito ang isang pasya.

Inilalarawan ng JPMorganChase ang balangkas nito sa pagtatasa bilang nakadepende sa mga kondisyon. Para lamang sa ilang posisyon ang mga pamantayang pagtatasa, at inaabisuhan ang mga kandidato kapag kailangan ang isa. Kapag kailangan ang isang teknikal na pagtatasa, maaari itong online na pagsusulit o teknikal na panayam kung saan live na ipinakikita ng kandidato ang kaniyang mga kasanayan. Huwag ipalagay na ginagamit ng bawat bakanteng posisyon para sa Siyentista ng Datos ang lahat ng format.

Hindi inilalathala ng JPMorganChase kung gaano katagal ang proseso. Kung kailangan ang naka-record na panayam na sasagutan kapag hiniling, dapat itong makumpleto sa loob ng itinakdang panahon gamit ang device na may camera at mikropono.

Maraming pagtatasa ang maaaring hindi muling kunin sa loob ng itinakdang panahon, at ipinapaalam ng JPMorganChase sa mga kandidato kapag may nalalapat na paghihigpit sa muling pagkuha. Basahing mabuti ang bawat imbitasyon, suriin ang iyong kagamitan bago magsimula, at maglaan ng oras na walang istorbo. Para sa pangkalahatang paghahanda bilang Siyentista ng Datos, asahang magmumula ang hamon sa tumpak na pagpapalipat-lipat sa estadistika, code, pagpapasya sa pagmomodelo, at payak na pagpapaliwanag.

Itugma ang iyong pagsasanay sa pagtatasa. Magsimula sa mga pundasyon ng estadistika at disenyo ng eksperimento, pagkatapos ay sagutan ang mga pagsasanay sa SQL at coding habang inilalahad ang iyong pangangatwiran. Sundan ito ng mga kaso sa pagmomodelo na nangangailangan ng mga palagay, pagpili ng paraan ng pagpapatunay, at mga kompromiso.

Tapusin ang bawat sesyon ng pagsasanay sa pamamagitan ng pagpapaliwanag ng resulta sa hindi teknikal na tagapakinig. Gumamit ng kunwaring panayam upang subukin kung nananatiling maayos ang pagkakabalangkas ng iyong mga sagot sa mga karagdagang tanong. Para sa bawat kuwento tungkol sa proyekto, ilahad ang problema, ang iyong ambag, ang ebidensiyang pinagbabatayan ng iyong pasya, at kung ano ang babaguhin mo kung may mas mahusay na datos.