Gabay sa Panayam na Data Scientist sa TikTok

Paunlarin ang iyong kahandaan sa magkakasunod na kategorya ng paghahanda:

• Screen: Ibuod ang iyong karanasan, mahahalagang proyekto, at mga dahilan sa pagnanais sa tungkulin.
• Take-home: Magsanay gumawa ng nauulit na pagsusuri na may malinaw na mga palagay, pagsusuri, natuklasan, at limitasyon.
• Coding: Sagutan ang mga problema sa SQL at programming habang ipinapaliwanag ang kawastuhan, mga edge case, at tradeoff.
• Case: Tukuyin ang desisyon, pumili ng mga sukatan, subukan ang mga palagay, at gawing rekomendasyon ang mga resulta.
• Behavioral: Maghanda ng katibayan ng pakikipagtulungan, tapat na komunikasyon, pananagutan, at pagkatuto.
• Onsite: Sanayin ang pagpapalit-palit sa teknikal na pangangatwiran, paghatol sa negosyo, at maikling pagpapaliwanag.

Depende sa tungkulin at rehiyon, maaaring anyayahan ng TikTok ang mga kandidato sa isang assessment event na pinagsasama ang mga gawain at aktibidad. Maaari itong maging virtual o personal, karaniwang tumatagal nang ilang oras, at maaaring may kasamang ibang mga kandidato.

Ayon sa TikTok, sinusuri ng teknikal na panayam nito ang kakayahan sa paglutas ng problema, analitikal na pag-iisip, at mga batayan ng computer science. Maaaring kabilang sa mga hindi teknikal na panayam nito ang mga tanong tungkol sa asal, mga haka-hakang sitwasyon, at mga kasong nauugnay sa tungkulin.

Para sa mga panayam sa Data Scientist sa pangkalahatan, gawing nakatuong pagsasanay ang malawak na saklaw na iyon:

• Statistics at experimentation: Bumuo ng mga hypothesis, pumili ng mga sukatan, tukuyin ang bias, bigyang-kahulugan ang kawalang-katiyakan, at suriin ang praktikal na kabuluhan.
• SQL at coding: Baguhin ang data, pag-ugnayin ang mga table, magsagawa ng wastong aggregation, pangasiwaan ang mga nawawalang value, at ipaliwanag ang mga pasyang computational.
• Paghatol sa modeling: Pumili ng angkop na mga baseline, paraan ng validation, feature, at tradeoff sa halip na awtomatikong piliin ang pagiging kumplikado.
• Komunikasyon: Ipaliwanag sa hindi ekspertong madla ang desisyon, katibayan, kawalang-katiyakan, at rekomendasyon.

Sinasabi rin ng TikTok na hinahanap nito ang determinasyong makamit ang kahusayan, pakikipagtulungan, isang Always Day 1 na saloobin, tapat at bukas na komunikasyon, at pagkahilig sa teknolohiya. Maglahad ng mga halimbawa na may malinaw na problema, ang iyong partikular na ginawa, ang pangangatwiran sa likod nito, ang resulta, at ang iyong natutuhan.

Mas binibigyang-diin sa paghahanda bilang Data Scientist ang bisa ng eksperimento, disenyo ng sukatan, interpretasyong sanhi at bunga, pagpili ng modelo, at kawalang-katiyakan kaysa sa paghahandang nakatuon sa software. Nangangailangan din ito ng mas malalim na kaalaman sa coding at modeling kaysa sa paraang nakatuon lamang sa analytics.

Malawak ang paglalarawan ng TikTok sa mga larangan ng teknikal at hindi teknikal na pagsusuri nito. Pag-ugnayin ang mga larangang iyon sa pamamagitan ng pagpapakitang kaya mong magsulat ng wastong analysis code, suriin nang kritikal ang data, pumili ng angkop na paraan, at ipaliwanag kung ano ang sinusuportahan ng resulta. Maaaring iba ang tawag o pagkakasunod-sunod ng mga panayam sa ibang employer, kaya maghanda ng naililipat na pangangatwiran sa halip na magsaulo ng pagkakasunod-sunod.

Hindi inilalathala ng TikTok kung gaano katagal ang buong proseso. Para sa mga kandidatong nagsisimula pa lamang sa kanilang karera, sinasabi nitong asahan ang dalawa o tatlong panayam, na bawat isa ay karaniwang tumatagal mula kalahating oras hanggang isang oras. Kapag ginagamit ang isang assessment event, karaniwan itong tumatagal nang ilang oras.

Ang hamon sa paghahanda ay ang lawak nito. Maaaring kailanganin mong lumipat mula sa SQL o coding tungo sa estadistikal na pangangatwiran, paghatol sa produkto, at komunikasyong madaling maunawaan. Magsanay na tahasang ilahad ang mga palagay at ipagtanggol ang mga pasya nang hindi itinatago ang kawalang-katiyakan.

Bumuo ng siklo ng pagsasanay na tumutulad sa mga larangan ng pagsusuri:

• Experimentation: Magdisenyo ng mga eksperimento sa produkto, tukuyin ang mga sukatan ng tagumpay at guardrail, at suriin ang mga banta sa bisa.
• SQL at coding: Lutasin ang mga problema sa pagbabago at pagsusuri ng data, pagkatapos ay subukan ang mga edge case at isalaysay ang iyong pangangatwiran.
• Mga case at modeling: Paghambingin ang mga paraan, magtakda ng baseline, talakayin ang validation, at iugnay ang kalidad ng modelo sa desisyon.
• Komunikasyon: Magbigay ng maikling buod para sa hindi eksperto, na sinusundan ng katibayan, kawalang-katiyakan, at inirerekomendang hakbang.
• Katibayan sa asal: Pumili ng mga halimbawang nagpapakita ng pakikipagtulungan, matataas na pamantayan, pagiging bukas, pagkukusa, at interes sa teknolohiya.
• Pagsasanay: Gumamit ng kunwaring panayam upang magsanay sa pagpapalit ng format at pagsagot sa mga karagdagang tanong.