Gabay sa Interview para sa Data Scientist sa Tesla

Gamitin ang screen, take-home, coding, case, behavioral, at onsite bilang mga kategorya ng paghahanda. Karaniwang inilalarawan ng mga kandidato ang sumusunod na pagkakasunod-sunod:

• Recruiter screen: Ang unang usapan sa isang recruiter ang nagsisimula sa karaniwang iniulat na proseso.
• Tawag ng hiring manager: Karaniwang iniulat ng mga kandidato na nakakausap nila ang hiring manager bago ang mga teknikal na interview, na nagbibigay sa kanila ng maagang pagkakataong tasahin ang team fit.
• Technical screen: Inilalarawan ng mga kandidato ang mga 60 minuto sa isang collaboration tool tulad ng CoderPad, na sumasagot ng mga praktikal na hamong hindi nakadepende sa isang partikular na programming language.
• Karagdagang interview: Iniulat ng mga kandidato ang mga coding at system design round, na sinusundan ng isa o dalawang usapan sa hiring manager o leadership na mga 45 minuto bawat isa.

Inilalarawan ng ilang kandidato ang ibang pagkakasunod-sunod: tatlong tanong sa coding sa Codility bago ang dalawang phone round. Karaniwang iniuulat na kasama ang hiring manager sa ikalawang tawag sa telepono, na sumasaklaw sa karanasan, kasanayan, at motibasyon.

Kasama sa mga iniulat na onsite loop ang limang round na 45 minuto bawat isa: isang design problem, dalawang problem-solving round, at dalawang behavioral na usapan, isa sa isang senior manager at isa sa hiring manager. Iniulat din ng mga kandidato na malaki nang lumipat ang Tesla mula sa take-home assignment patungo sa live na teknikal na interview.

Para sa pangkalahatang interview ng Data Scientist, ayusin ang iyong ebidensya batay sa mga kasanayang ito:

• Statistics at experimentation: Tukuyin ang hypothesis, randomization unit, success metric, at mga guardrail. Ipaliwanag kung paano maaaring makaapekto sa konklusyon ang confounding, uncertainty, o pagtigil nang maaga sa isang eksperimento.
• SQL at coding: Linawin muna kung ano ang kinakatawan ng bawat row bago mag-join ng mga table. Asikasuhin ang mga duplicate record, missing value, at edge case, saka ipaliwanag kung paano mo susuriin ang resulta.
• Modeling judgment: Magsimula sa isang baseline, pumili ng validation split na sumasalamin sa gagamitin sa hinaharap, at iugnay ang mga evaluation metric sa gastos ng iba't ibang uri ng pagkakamali.
• Komunikasyon: Ilahad ang desisyon, ang ebidensyang sumusuporta rito, at ang natitirang uncertainty gamit ang wikang maiintindihan ng isang hindi eksperto.

Sa pangkalahatang paghahanda sa interview, kailangang suriin ng isang Data Scientist kung sinusuportahan ng ebidensya ang isang konklusyon, bukod pa sa kung gumagana ang implementasyon. Mag-practice ng pagtukoy ng selection bias, data leakage, at mga misleading na paghahambing. Ipaliwanag kung bakit mahalaga ang isang pagpapabuti sa modelo para sa isang operational na desisyon at anong ebidensya ang magbabago sa iyong rekomendasyon.

Iniulat ng mga kandidato na nag-iiba rin ang timpla ng mga teknikal na round depende sa level: karaniwang may dalawang coding round at isang system design round ang mga senior loop, samantalang mas kaunti ang coding round at mas marami ang system design sa mga staff loop. Para sa mas malawak na pangkalahatang paghahanda, palawigin ang iyong paliwanag sa modeling patungo sa pagkolekta ng datos, deployment, monitoring, at pananagutan kapag nagbabago ang performance.

Inilalarawan ng mga kandidato na mabilis umusad ang Tesla sa proseso. Hindi inilalathala ng Tesla kung gaano katagal ang proseso. Itanong sa iyong recruiter ang tungkol sa scheduling at mga susunod na hakbang.

Para sa pangkalahatang interview ng Data Scientist, ang hamon ay ang pagsasama ng praktikal na pagpapatupad at maipagtatanggol na pangangatwiran. Maaaring matagumpay na tumakbo ang isang query habang binibilang ang maling populasyon. Maaaring makakuha ng magandang score ang isang modelo habang gumagamit ng impormasyong hindi dapat available sa oras ng prediksyon. Mag-practice ng pagtukoy sa mga ganitong isyu at pagpapaliwanag ng mga kahihinatnan nito habang nagtatrabaho ka.

• Screen: Maghanda ng maikling paliwanag ng proyekto na sumasaklaw sa desisyon, ang iyong kontribusyon, ang ebidensya, at ang resulta. Bumuo ng mga tanong tungkol sa mga problema ng team at kung paano nagbibigay-alam ang analytical work sa mga desisyon.
• Take-home: Bilang practice exercise, kumpletuhin ang isang maliit na analysis na may reproducible na mga hakbang, malinaw na mga assumption, at maikling rekomendasyon. Pagkatapos, mag-rehearse ng pagpapaliwanag nito nang live.
• Coding: Sagutin nang malakas ang iyong iniisip ang mga ehersisyo sa SQL at coding. Suriin ang mga join, grouping, missing data, at edge case bago iharap ang sagot.
• Case: Mag-practice kapwa ng isang eksperimento at isang modeling problem. Tukuyin ang layunin, pumili ng mga metric, bigyang-katwiran ang validation, at ipaliwanag kung ano ang maaaring magpawalang-bisa sa konklusyon.
• Behavioral: Maghanda ng mga halimbawang may kinalaman sa hindi malinaw na requirement, hindi pagkakasundo tungkol sa ebidensya, at isang analysis na nagbago ng direksyon. Ihiwalay ang iyong mga aksyon sa gawain ng team.
• Onsite: Gumamit ng mock interview para mag-practice ng paglipat sa pagitan ng teknikal na pangangatwiran at mga paliwanag para sa mga hindi eksperto. Balikan kung saan naging malabo ang iyong mga assumption o konklusyon.

Ang mga tanong sa ibaba ay kinatawang halimbawa para sa pag-practice bilang Data Scientist.