Gabay sa Interview ng Siyentista ng Datos sa LinkedIn

Ang mga katawagang paunang pagsusuri, take-home, coding, case, behavioral, at onsite ay mga kategorya sa paghahanda at hindi mga opisyal na pangalan ng mga yugto sa LinkedIn.

• Tawag mula sa recruiter: Kung natutugunan mo ang mga kuwalipikasyon at napili kang magpatuloy, mag-iiskedyul ng tawag ang recruiting team.
• Posibleng video call: Maaari ring mag-ayos ang team ng video call kasama ang hiring manager o ibang miyembro ng team.
• Yugto ng interview: Makikipagpanayam ka sa ilan pang miyembro ng team, at nakatuon ang bawat interview sa ibang larangan ng kasanayan.
• Pagsasanay batay sa tungkulin: Maaaring hilingin sa iyong magpresenta ng case study o kumpletuhin ang isang pagsasanay sa whiteboard.

Sinasabi ng LinkedIn na nakatuon ang mga interview nito sa iba't ibang larangan ng kasanayan. Para sa mga interview ng siyentista ng datos sa pangkalahatan, maghanda sa mga kategoryang ito:

• Paunang pagsusuri: Ipaliwanag ang iyong karanasan, ang ambag mo sa mga nakaraang gawain, at kung bakit mahalaga ang iyong mga desisyon.
• Take-home: Isaayos ang isang pagsusuri, ilahad ang mga palagay, suriin ang kalidad ng datos, at ipresenta ang mga konklusyong madaling masundan ng ibang tao.
• Coding: Sumulat ng malinaw na SQL at code, subukin ang mga edge case, at ipaliwanag kung bakit tama ang iyong sagot.
• Case: Pumili ng mga sukatan, magdisenyo ng eksperimento, bigyang-kahulugan ang kawalang-katiyakan, at ipagtanggol ang mga kompromiso sa pagmomodelo.
• Behavioral: Magbigay ng kongkretong ebidensiya ng pakikipagtulungan, mahusay na pagpapasiya, at pakikipag-ugnayan sa mga hindi eksperto.
• Onsite: Iugnay ang teknikal na pangangatwiran sa isang maikling rekomendasyon habang umaangkop sa mga karagdagang tanong.

Naiiba ang paghahanda ng isang siyentista ng datos sa paghahanda para sa tungkuling pangunahing nakasentro sa pagpapatupad dahil kailangan mong pag-ugnayin ang estadistikal na pangangatwiran, code, mga pasiya sa pagmomodelo, at paliwanag na handa nang gamiting batayan sa pagpapasiya. Hindi naglalathala ang LinkedIn ng partikular na paghahambing ng tungkuling siyentista ng datos sa iba nitong tungkulin, kaya huwag ipagpalagay na may natatanging pagtitimbang bukod sa mga kilalang detalye ng proseso.

Maaaring magbago sa bawat kumpanya ang balanse ng pag-eeksperimento, coding, pagmomodelo, at pagpapasiya tungkol sa produkto. Maghandang linawin ang iyong mga palagay at ipaliwanag kung paano sinusuportahan ng ebidensiya ang iyong rekomendasyon. Dahil maaaring humiling ang LinkedIn ng presentasyon ng case study o pagsasanay sa whiteboard depende sa tungkulin, ensayuhin ang isang maayos na presentasyon at ang agarang paglutas ng problema.

Sinasabi ng LinkedIn na maaaring kailanganin nito ng ilang linggo upang makapagpasya pagkatapos ng mga interview. Hindi inilalathala ng LinkedIn kung gaano katagal ang buong proseso mula sa unang pakikipag-ugnayan hanggang sa pagpapasiya.

Ituring ang hirap bilang usapin ng lawak. Maaaring kailanganin sa paghahanda bilang siyentista ng datos na magpalipat-lipat ka sa estadistika, pag-eeksperimento, SQL, coding, pagpapasiya sa pagmomodelo, at pakikipag-ugnayan gamit ang payak na wika. Nakasalalay ang iyong kahandaan sa kakayahan mong pag-ugnayin ang mga kasanayang iyon habang tinatanong, hindi lamang sa paglutas ng bawat paksa nang hiwalay.

• Bumuo ng koleksiyon ng ebidensiya: Pumili ng mga proyektong nagpapakita ng mahusay na pagsusuri at pagpapasiya, teknikal na pagpapatupad, pakikipagtulungan, at nasusukat na mga resulta nang hindi pinalalaki ang iyong ambag.
• Magsanay sa estadistika at pag-eeksperimento: Pag-aralan ang pagpili ng sukatan, randomization, bias, confounding, kawalang-katiyakan, at interpretasyon.
• Ensayuhin ang SQL at coding: Gumawa ng mga query sa makatotohanang talahanayan, manipulahin ang datos, suriin ang mga edge case, at isalaysay ang iyong pangangatwiran.
• Ipagtanggol ang mga pasiya sa pagmomodelo: Paghambingin ang mga pamamaraan gamit ang mga palagay, pagpili ng validation, kadalian ng interpretasyon, at gastos sa negosyo.
• Ipaliwanag ang mga resulta: Ipaliwanag ang parehong pagsusuri sa isang teknikal na kasamahan at sa isang hindi eksperto, at magtapos sa malinaw na rekomendasyon at limitasyon.
• Gayahan ang pormat: Magpresenta ng case nang malakas, lumutas ng problema sa whiteboard, at sumagot sa mga karagdagang tanong. Makakatulong ang isang mock interview ng SubcueAI upang maensayo mo ang paglipat sa pagitan ng mga kasanayang ito.

Dahil nakatuon ang bawat interview sa LinkedIn sa ibang larangan ng kasanayan, gawing madaling suriin ang iyong ebidensiya: ilahad ang problema, ang iyong pinili, ang ebidensiyang sumusuporta rito, at ang resulta.