Paano iniinterbyu ng Tesla ang mga Analista ng Data

Inilalarawan ng mga ulat ng kandidato ang software engineer loop ng Tesla, hindi ang para sa analyst, kaya gabay lamang sa estilo ng interview ng Tesla ang balangkas sa ibaba. Ang screening, take-home, case, behavioral, at onsite ay mga kategorya ng paghahanda sa pahinang ito, hindi mga pangalan ng mga yugto ng Tesla.

• Maagang nakikilahok ang hiring manager. Ayon sa mga ulat, maagang isinasali ng Tesla ang hiring manager: karaniwang nauuna ang tawag ng hiring manager sa anumang teknikal na interview.
• Iniulat na loop. Screening ng recruiter, tawag ng hiring manager, teknikal na screening na humigit-kumulang 60 minuto gamit ang isang collaboration tool na may praktikal at language-agnostic na mga hamon, at pagkatapos ay mga teknikal na yugto at isa o dalawang pag-uusap sa manager o leadership na humigit-kumulang 45 minuto bawat isa. Para sa isang analyst, natural na SQL o problema sa dataset ang praktikal na hamon, ngunit hinuha lamang iyon.
• Iniulat na alternatibong simula. Inilalarawan ng ilang kandidatong pang-engineering ang isang online assessment bago ang dalawang phone round, kung saan ang pangalawa ay kasama ang hiring manager at tumatalakay sa dating karanasan, mga kasanayan, at motibasyon.

Ayon sa mga ulat, halos tinalikuran na ng Tesla ang mga take-home assignment pabor sa mga live na teknikal na interview, at mabilis nitong isinasagawa ang proseso. Hindi inilalarawan kung tumatanggap ng take-home ang mga analyst.

Ang iniulat na diin ay nasa mga praktikal na problemang nilulutas nang live, kasama ang mga pag-uusap sa manager tungkol sa dating karanasan, mga kasanayan, at motibasyon. Para sa isang analyst, nangangahulugan ito ng pagsasagawa ng SQL at pagsusuri sa harap ng interviewer sa halip na isumite ang mga ito, at malinaw na pagpapaliwanag kung ano ang nabago ng iyong mga nakaraang pagsusuri.

Karaniwang sinusukat sa mga interview 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.
• Metrics at dashboards. Tumpak na pagbibigay-kahulugan sa isang metric at pag-alam kung kailan ito nakalilinlang; nagiging kongkreto ito sa mga metric ng production at delivery.
• Pagpapahayag ng mga natuklasan. Paggawang desisyong maaaksyunan ng manager mula sa isang resulta, na siyang susukatin ng mga iniulat na pag-uusap sa manager.
• Pagpapasya sa negosyo. Pagpili kung aling pagsusuri ang pinakamahalaga at pagtatanggol sa pagpiling iyon.

Walang iniulat na detalye para mismo sa mga analyst sa Tesla; pangkalahatang kasanayan ang mga pagkakaiba sa ibaba.

• Kung ihahambing sa mga interview para sa Data Scientist, asahan ang mas kaunting modeling at experiment design at mas maraming pagtukoy sa metric, descriptive analysis, at malinaw na rekomendasyon.
• Kung ihahambing sa mga interview para sa Data Engineer, asahan ang kaunting usapin tungkol sa pipeline architecture at mas malaking diin sa pagbibigay-kahulugan sa umiiral nang data, kabilang ang mga kahinaan nito.
• Kung ihahambing sa iniulat na engineering loop, papalitan ng SQL at isang case ang mga yugto ng coding at system design, habang mananatiling pareho ang maagang tawag ng hiring manager at ang mga pag-uusap sa manager.

Hindi naglalathala ang Tesla ng mga timeline. Iniulat ng mga kandidato na mabilis ang proseso, na may teknikal na screening na humigit-kumulang 60 minuto at mga pag-uusap sa manager na humigit-kumulang 45 minuto bawat isa.

Ang bilis ang iniulat na nagpapahirap dito. Sa isang loop na mabilis umusad at nagpapalit sa mga take-home ng mga live interview, kaunti ang oras ng analyst para magpakinis ng sagot sa pagitan ng mga yugto, kaya kailangang handa na ang SQL at pangangatwiran tungkol sa metric bago ang unang teknikal na pag-uusap. Dahil maaga ang tawag ng hiring manager, sinusuri na agad sa simula ang pagiging angkop at motibasyon.

Maghanda para sa iniulat na balangkas at kumpirmahin sa recruiter ang mga detalye para sa analyst.

• Gamitin ang tawag ng hiring manager. Itanong kung ano ang sinusukat ng team at kung live na sinusubok ang SQL.
• Ipaliwanag nang malakas ang SQL. Magsanay ng mga problema sa isang shared editor habang isinasalaysay ang iyong mga pagsusuri, sa mga block na humigit-kumulang 60 minuto.
• Mga kuwento tungkol sa metric. Para sa bawat metric sa iyong resume, ihanda ang kahulugan nito, mga kahinaan nito, at isang desisyong nabago nito.
• Dating karanasan, mga kasanayan, motibasyon. Saklaw ng mga iniulat na pag-uusap sa manager ang lahat ng tatlo; maghanda ng mga partikular na pangyayari at tapat na dahilan kung bakit gusto mo ang gawaing ito.
• Sanayin ang isang mabilis na loop. Sa isang mock interview gamit ang SubcueAI, makapagsasanay ka ng teknikal na yugto na sinusundan ng pag-uusap sa manager sa iisang session.