Paano iniinterbyu ng NVIDIA ang mga Analista ng Data

Naglalathala ang NVIDIA ng iisang proseso ng pagkuha para sa lahat ng tungkulin. Ang screening, take-home, case, behavioral, at onsite ay mga kategorya ng paghahanda sa pahinang ito, hindi mga pangalan ng yugto ng NVIDIA.

• Mga panayam sa telepono. Para sa mga full-time na tungkulin, karaniwang sumasailalim ang mga kandidato sa mga panayam sa telepono na sinusundan ng virtual o personal na mga panayam. Karaniwang mga panayam sa telepono lamang ang kinukumpleto ng mga intern.
• Mga panayam kasama ang team at ibang grupo. Makikipagkita ka sa hiring manager, mga miyembro ng team, at mga empleyado mula sa ibang grupo sa mga panayam na one-on-one, maliit na grupo, o panel at karaniwang tumatagal nang 30-60 minuto bawat isa.
• Posibleng coding exercise. Maaaring hilingin sa mga kandidato para sa mga teknikal na tungkulin na kumpletuhin ang isang coding exercise, karaniwan sa HackerRank, sa whiteboard, o sa laptop na ibinibigay ng NVIDIA. Hindi sinasabi ng NVIDIA kung itinuturing na teknikal na tungkulin ang mga analyst para sa layuning ito, kaya maghanda para sa isang SQL exercise na parang kabilang sila rito.
• Ang onsite. Kailangang makumpleto ang isang onsite at personal na panayam sa opisina ng NVIDIA bago ka maisaalang-alang para sa isang alok.
• Insider Chat. Isang opsyonal na 15-minutong pagpupulong sa huling panayam na hindi nakaaapekto sa mga desisyon sa pagkuha.

Hindi naglalathala ang NVIDIA ng rubric. Ang inilalathala nito ay kung sino ang makakaharap mo, kung gaano katagal, at na hahantong sa diskwalipikasyon ang paggamit ng mga hindi awtorisadong panlabas na tool gaya ng ChatGPT habang iniinterbyu. Para sa isang analyst, pinakamahalaga ang pakikipagkita sa mga empleyado mula sa ibang grupo: sila ang gagamit ng iyong pagsusuri, at susubukin nila kung maipaliliwanag mo ang isang numero sa taong hindi kapareho ng iyong konteksto.

Sa pangkalahatan, sinusukat sa mga panayam para sa Analista ng Data ang:

• SQL at paglilinis ng data. Mga join, aggregation, window function, at pagtukoy sa mga duplicate at null bago mag-ulat.
• Mga sukatan at dashboard. Tumpak na pagtukoy sa isang sukatan at pagkilala kung kailan ito nakalilinlang.
• Pagpapahayag ng mga natuklasan. Pagbabago ng isang resulta tungo sa desisyong maaaring aksiyunan ng isang tao sa ibang grupo.
• Pagpapasiya sa negosyo. Pagpili kung aling pagsusuri ang unang gagawin at pagtatanggol sa pagpiling iyon.

Hindi nag-iiba ayon sa tungkulin ang inilathalang proseso ng NVIDIA, kaya pangkalahatang kasanayan ang mga pagkakaibang ito.

• Kung ihahambing sa mga panayam para sa Data Scientist, asahan ang mas kaunting modeling at experiment design, at mas maraming pagtukoy ng sukatan, deskriptibong pagsusuri, at malinaw na rekomendasyon.
• Kung ihahambing sa mga panayam para sa Data Engineer, asahan ang kaunting usapan tungkol sa arkitektura ng pipeline at mas maraming interpretasyon ng umiiral nang data, kabilang ang mga kahinaan nito.
• Kung ihahambing sa ibang mga kumpanya, ang mahahalagang inilathalang detalye na dapat pagplanuhan ay ang kinakailangang personal na onsite, mga tagapanayam mula sa ibang grupo, at tahasang patakaran sa tool na may diskwalipikasyon bilang kahihinatnan.

Sinasabi ng NVIDIA na nakatatanggap ang karamihan ng mga kandidato ng desisyon sa loob ng ilang linggo mula sa kanilang unang panayam. Hindi nito inilalathala kung ilang panayam ang dadaanan ng isang analyst o kung paano itinatalaga ang pagitan ng mga virtual na yugto at onsite.

Ang hamon ay ang pagiging pare-pareho para sa iba’t ibang tagapakinig. Ang ilang 30-60 minutong pag-uusap kasama ang hiring manager, mga kasama sa team, at mga tao mula sa ibang grupo ay nangangahulugang uusisain ang parehong pagsusuri mula sa teknikal na panig at sa panig ng gagamit nito. Mahusay sa ganitong format ang mga analyst na kabisado ang dati nilang trabaho hanggang sa antas ng mga depinisyon at pagsusuri, at kayang muling ipaliwanag ang isang natuklasan para sa ibang tagapakinig nang hindi ito binabago.

Maghanda ayon sa inilathalang anyo: maiikling pag-uusap sa iba’t ibang tagapakinig, posibleng pagsasanay na may takdang oras, at isang onsite.

• SQL na may takdang oras. Magsanay sa kapaligirang gaya ng HackerRank at ipaliwanag habang ginagawa ang iyong mga pagsusuri, dahil maaaring isagawa ang exercise sa whiteboard o sa ibinigay na laptop.
• Mga kuwento tungkol sa sukatan. Para sa bawat sukatan sa iyong resume, ihanda ang depinisyon, mga kahinaan nito, at isang desisyong nabago nito.
• Mga paliwanag para sa dalawang tagapakinig. Sanaying ipaliwanag ang isang pagsusuri sa isang engineer at sa isang business partner, dahil nagmumula sa ibang grupo ang mga tagapanayam.
• Logistics ng onsite. Kinakailangan ang personal na onsite bago ang isang alok; pagplanuhan ito.
• Sanayin ang mga pag-uusap. Tinutulungan ka ng isang mock interview gamit ang SubcueAI na magsanay sa pagpapalit mula sa teknikal na tanong tungo sa tanong ng stakeholder; sa mga tunay na panayam, hahantong sa diskwalipikasyon ang paggamit ng mga hindi awtorisadong panlabas na tool gaya ng ChatGPT.