Gabay sa Panayam ng Data Scientist sa Salesforce

Gumagamit ang Salesforce ng awtomatikong kasangkapan sa pagpapasya sa pagtatrabaho upang tulungan ang mga recruiter na suriin at tasahin ang mga resume ng kandidato. Karamihan ng mga pag-uusap sa panayam ay nagaganap nang virtual sa Google Meet, at inaasahang nakabukas ang camera ng mga kandidato sa bawat virtual na panayam. Kinakailangan ang on-site na panayam sa isang opisina ng Salesforce bago magbigay ng alok.

Gamitin ang mga pangalang ito ng yugto bilang mga kategorya sa paghahanda, hindi bilang mga opisyal na pangalang inilathala ng Salesforce:

• Screen: Maghanda ng maikli at malinaw na paglalahad ng iyong karanasan, mga kalakasan sa pagsusuri, at interes sa trabaho.
• Take-home: Magsanay na gawing isang nauulit na pagsusuri ang isang bukas na problema, na may malinaw na mga palagay at konklusyon.
• Coding: Sanayin ang SQL, pagmamanipula ng datos, pag-debug, at pagpapaliwanag ng iyong mga pasya habang nagtatrabaho.
• Case: Magsanay sa pagtukoy ng tagumpay, pagpili ng mga pamamaraan, pagsubok ng mga palagay, at pagrerekomenda ng aksyon.
• Behavioral: Bumuo ng mga kuwentong suportado ng ebidensya mula sa mga totoong sitwasyon.
• Onsite: Maging handang malinaw na ilahad ang teknikal na pangangatwiran at personal na sagutin ang mga kasunod na tanong.

Sa mga panayam para sa Data Scientist sa pangkalahatan, maaaring ipakita ng bawat kategorya sa paghahanda ang ibang bahagi ng iyong pangangatwiran.

• Screen: Kung kaya mong ipaliwanag ang iyong karanasan at gawaing analitikal nang hindi nawawala ang pangunahing punto.
• Take-home: Estadistika, pagpapasya sa pagmomodelo, kakayahang maulit ang pagsusuri, at nakasulat na komunikasyon.
• Coding: Kahusayan sa SQL, wastong pagbabago ng datos, kalinawan ng code, at pagpapatunay.
• Case: Disenyo ng eksperimento, pagpili ng sukatan, mga kompromiso, kawalan ng katiyakan, at kalidad ng pagpapasya.
• Behavioral: Kung paano ka kumilos sa mga totoong sitwasyon at kung anong ebidensya ang sumusuporta sa iyong salaysay. Nais ng mga hiring team ng Salesforce ang mga halimbawa mula sa totoong buhay at maaaring magtanong ng mga tanong na behavioral, nakabatay sa kakayahan, o situational.
• Onsite: Maghandang pag-ugnayin ang pagsusuri, teknikal na pagsasagawa, pagpapasya, at komunikasyon habang sinasagot ang mga kasunod na tanong.

Ang paghahanda para sa Data Scientist ay nagbibigay ng partikular na diin sa pagpili ng mga pamamaraang estadistikal at pagmomodelong may matibay na batayan, pagsusuri ng mga palagay, at pagpapaliwanag ng kawalan ng katiyakan. Maaaring bigyang-diin ng paghahanda sa software engineering ang arkitektura ng pagpapatupad, samantalang maaaring bigyang-diin ng paghahanda para sa tungkuling pangnegosyo ang mga komersyal na pasya. Ang mga paghahambing na iyon ay pangkalahatang gabay sa panayam, hindi patakaran ng Salesforce.

Ang mga elementong partikular sa Salesforce na dapat isaalang-alang ay ang dokumentadong mga detalye ng proseso: karamihan ng mga pag-uusap ay virtual sa Google Meet na nakabukas ang camera, at kinakailangan ang panayam sa opisina bago magbigay ng alok. Maaaring magkaiba ang eksaktong mga gawaing analitikal at pagkakasunod-sunod sa bawat employer.

Hindi inilalathala ng Salesforce kung gaano katagal ang proseso. Panatilihing sapat na flexible ang iyong iskedyul upang maisama ang mga virtual na pag-uusap at ang kinakailangang on-site na panayam.

Nakasalalay ang antas ng kahirapan sa husay mong pag-ugnayin ang teknikal na kawastuhan at praktikal na pagpapasya. Nagiging mas mahirap ang mga tanong kapag pinagsasama ng mga ito ang disenyo ng eksperimento, di-perpektong datos, mga kompromiso sa modelo, SQL, at rekomendasyon para sa audience na hindi eksperto. Dahil nakabukas ang camera sa mga virtual na pag-uusap, mahalaga ring sanayin ang maikli at malinaw na berbal na pangangatwiran.

Ibatay ang paghahanda sa mga kasanayang karaniwang sinusubok para sa tungkulin, pagkatapos ay sanayin ang mga ito sa mga format na maaari mong maranasan.

• Estadistika at pag-eeksperimento: Sanayin ang mga hypothesis, power, bias, confounding, pagpili ng sukatan, at pagbibigay-kahulugan sa mga resultang walang katiyakan.
• SQL at coding: Magsanay sa joins, aggregation, window logic, nawawalang datos, pagpapatunay, at madaling basahing code.
• Pagpapasya sa pagmomodelo: Ipaliwanag ang mga baseline, pagpili ng feature, mga paraan ng pagsusuri, mga posibleng pagkabigo, at halaga ng pagiging komplikado.
• Komunikasyon: Isalin ang isang teknikal na resulta tungo sa isang pasya, kasama ang mga palagay, limitasyon, at susunod na hakbang.
• Behavioral na ebidensya: Maghanda ng mga totoong halimbawa na ginagawang madaling mapatunayan ang iyong mga kilos, pangangatwiran, pakikipagtulungan, at mga resulta.
• Pagsasanay sa format: Gumamit ng mock interview upang magsanay sa pagpapaliwanag nang nakabukas ang camera, pagsagot sa mga kasunod na tanong, at maikling pagbuo ng case.