Gabay sa Panayam ng Data Scientist sa NVIDIA

Para sa paghahanda, isipin ang mga kategoryang screening, take-home, coding, case, behavioral, at onsite. Mga kategorya ito para sa paghahanda, hindi mga opisyal na pangalan ng yugto na inilathala ng NVIDIA.

• Mga panayam sa telepono: Karaniwang nagsisimula ang mga full-time na kandidato sa mga panayam sa telepono, samantalang karaniwang panayam sa telepono lamang ang kinukumpleto ng mga intern.
• Mga susunod na panayam: Nagpapatuloy ang mga full-time na kandidato sa mga virtual o personal na panayam. Nakikipagkita ang mga kandidato sa hiring manager, mga miyembro ng team, at mga empleyado mula sa ibang grupo sa one-on-one, maliit na grupo, o panel na format.
• Pagsasanay sa coding: Maaaring hilingin sa mga teknikal na kandidato na kumpletuhin ang isa, karaniwang gamit ang HackerRank, whiteboard, o laptop na ibinibigay ng NVIDIA.
• Onsite: Kailangang kumpletuhin ng mga kandidato ang isang personal na panayam sa opisina ng NVIDIA bago sila maisaalang-alang para sa isang alok.
• Insider Chat: Inaalok ang lahat ng kandidato ng opsyonal na 15-minutong pulong sa huling panayam. Hindi ito nakaaapekto sa desisyon sa pagkuha.

Sa pangkalahatan, saklaw ng mga kategoryang ito sa paghahanda ang pangunahing ebidensiyang maaaring kailanganin mong ipakita sa mga panayam para sa Data Scientist.

• Screening: Malinaw na paglalahad ng problema, nauugnay na karanasan, at maiikling paliwanag para sa mga hindi eksperto.
• Take-home: Organisadong pagsusuri, mapagtatanggol na mga palagay, nauulit na trabaho, at tuwirang konklusyon.
• Coding: Tumpak na SQL, madaling basahing code, makatuwirang validation, at kakayahang ipaliwanag ang mga kompromiso habang nagtatrabaho.
• Case: Estadistika, disenyo ng eksperimento, pagpili ng metric, pagpapasya sa pagmomodelo, at mga desisyon sa harap ng kawalang-katiyakan.
• Behavioral: Kung paano ka nakikipag-usap kapag hindi sumasang-ayon, natututo mula sa mahihinang resulta, at nag-uugnay ng teknikal na gawain sa isang desisyon.
• Onsite: Pare-parehong ebidensiya sa teknikal na pangangatwiran, komunikasyon, at mga follow-up na tanong.

Mas malawak ang paghahanda para sa Data Scientist kaysa sa coding na nakatuon lamang sa algorithm. Pag-ugnayin ang statistical inference, eksperimento, SQL, programming, pagpili ng modelo, at pagpapaliwanag sa halip na magsanay ng bawat kasanayan nang magkakahiwalay.

Kung ihahambing sa pangkalahatang paghahanda para sa software engineering, maglaan ng mas maraming oras sa kawalang-katiyakan, bisa ng eksperimento, pagpili ng metric, at interpretasyon. Kung ihahambing sa paghahandang nakatuon lamang sa analytics, maging handang ipagtanggol ang mga palagay sa modelo, baseline, mga paraan ng pagkabigo, at mga kompromiso. Nag-iiba ang balanse ayon sa tungkulin at team.

Dahil sa iba't ibang posibleng format ng coding sa NVIDIA, kapaki-pakinabang ang kakayahang umangkop: magsanay na gumawa ng tamang solusyon sa whiteboard at laptop, at panatilihing madaling maunawaan ang iyong pangangatwiran nang hindi umaasa sa editor.

Karaniwang tumatagal nang 30-60 minuto bawat isa ang mga one-on-one, maliit na grupo, at panel na panayam. Karamihan sa mga kandidato ay nakatatanggap ng desisyon sa loob ng ilang linggo mula sa kanilang unang panayam. Hindi naglalathala ang NVIDIA ng nakapirming tagal para sa bawat proseso.

Para sa isang kandidatong Data Scientist, lawak ang pangunahing hamon: maaaring kailanganin mong lumipat mula sa SQL o code tungo sa pangangatwirang estadistikal, mga pagpipilian sa pagmomodelo, at rekomendasyong nasa payak na wika. Dahil nakikipagkita ang mga kandidato sa mga tao mula sa hiring team at ibang grupo, ilahad ang bawat halimbawa nang may sapat na konteksto upang masundan ito ng iba't ibang tagapakinig.

• Patatagin ang pundasyon sa estadistika: Sanayin ang pagdisenyo ng hypothesis, bias, confounding, kawalang-katiyakan, bisa ng eksperimento, at pagkakaiba ng statistical significance at practical significance.
• Gumawa ng data work mula sa simula: Sanayin ang SQL joins, aggregations, window logic, paghawak sa nawawalang data, at validation. Ipaliwanag kung bakit kailangan ang bawat hakbang.
• Ipagtanggol ang mga pagpipilian sa pagmomodelo: Magsimula sa isang baseline, sabihin ang mga palagay, pumili ng pamantayan sa pagsusuri, suriin ang mga paraan ng pagkabigo, at ipaliwanag kung anong ebidensiya ang magpapabago sa iyong desisyon.
• Isalin sa malinaw na paliwanag ang mga resulta: Magsanay na gawing maikling rekomendasyon para sa hindi eksperto ang isang pagsusuri, kasama ang kawalang-katiyakan at isang makatuwirang susunod na hakbang.
• Sanayin ang mga format: Gumamit ng mock interview sa SubcueAI bago ang aktuwal na sesyon. Magsanay sa whiteboard at laptop, pagkatapos ay sagutin ang mga follow-up na tanong sa mga one-on-one at panel-style na pag-uusap.
• Igalang ang mga tuntunin sa panayam: Sinasabi ng NVIDIA na hahantong sa disqualification ang paggamit ng mga hindi awtorisadong panlabas na tool gaya ng ChatGPT habang nasa panayam. Gamitin lamang ang mga sangguniang hayagang pinahihintulutan ng tagapanayam.