Guide d’entretien de data scientist chez Microsoft

La plupart des entretiens chez Microsoft comprennent 2-4 conversations avec de potentiels futurs coéquipiers et des collègues de différentes fonctions, chacune pouvant durer jusqu’à une heure. Les entretiens peuvent avoir lieu par téléphone, sur Microsoft Teams ou en personne. Pour certains postes, les candidats doivent également écrire du code, présenter un portfolio créatif ou fournir des exemples de travaux.

Considérez la présélection, l’exercice à domicile, le codage, l’étude de cas, l’entretien comportemental et l’entretien sur site comme des catégories de préparation, et non comme les noms officiels des étapes chez Microsoft.

• Présélection : Préparez une présentation concise de votre expérience, de vos centres d’intérêt et de vos meilleurs projets de data science.
• Exercice à domicile : Si un exemple de travail vous est demandé, documentez vos hypothèses, méthodes, vérifications et conclusions afin que l’analyse se suffise à elle-même.
• Codage : Soyez prêt à produire du code fonctionnel, à expliquer vos décisions et à tester le résultat.
• Étude de cas : Entraînez-vous à transformer une question produit ou commerciale ambiguë en métriques, besoins en données, analyse et recommandation.
• Entretien comportemental : Reliez les questions sur vos compétences à des exemples précis tirés de votre CV.
• Entretien sur site : Pour un format en personne ou comportant plusieurs conversations, veillez à la cohérence de votre raisonnement et de vos exemples tout en adaptant le niveau de détail à chaque interlocuteur.

Microsoft décrit les entretiens techniques comme fondés sur la résolution de problèmes. Ils portent sur l’excellence technique et les compétences fondamentales, ainsi que sur des questions axées sur les compétences et sur votre CV.

Pour les entretiens de data scientist en général, préparez-vous dans les domaines suivants :

• Statistiques et expérimentation : Formulez des hypothèses, sélectionnez des métriques, repérez les biais, raisonnez sur l’incertitude et interprétez les résultats.
• SQL et codage : Transformez correctement les données, traitez les cas limites, expliquez la complexité et vérifiez les résultats.
• Discernement en modélisation : Choisissez des méthodes adaptées à l’objectif, aux données, aux contraintes et au coût des erreurs.
• Communication : Expliquez les hypothèses, l’incertitude, les compromis et les recommandations à des non-spécialistes.

Comme les conversations chez Microsoft peuvent réunir de potentiels futurs coéquipiers et des collègues de différentes fonctions, présentez les éléments techniques par niveaux : énoncez clairement la conclusion, étayez-la par votre raisonnement et soyez prêt à discuter des détails de mise en œuvre.

Par rapport à la préparation générale en génie logiciel, celle d’un data scientist doit accorder davantage d’attention à la validité expérimentale, à l’inférence statistique, à la définition des caractéristiques et des variables cibles, aux métriques d’évaluation et à l’incertitude. Par rapport à des fonctions d’analyse moins techniques, elle doit conserver une pratique concrète du codage et de la mise en œuvre de modèles. Il s’agit de différences générales entre les fonctions, et non de règles de notation propres à Microsoft.

Microsoft donne aux candidats techniques des instructions concrètes pour le codage : utiliser un langage qu’ils maîtrisent bien, écrire du code fonctionnel plutôt que du pseudocode et employer l’outil de codage tiers fourni pour l’exécuter et le compiler. Entraînez-vous dans ce format afin que la mise en œuvre et l’explication fassent partie du même exercice.

Microsoft ne précise pas la durée du processus. L’entreprise indique que la plupart des entretiens comprennent 2-4 conversations, chacune pouvant durer jusqu’à une heure.

Pour un candidat à un poste de data scientist, la difficulté tient davantage à l’étendue des compétences requises qu’aux seuls algorithmes. Vous devrez peut-être passer du raisonnement statistique à la manipulation de données, aux compromis de modélisation, aux exemples tirés du CV et à une explication en langage clair. Entraînez-vous à expliciter vos hypothèses et à vérifier votre travail avant de présenter une conclusion.

• Constituez une banque d’exemples : Sélectionnez dans votre CV des expériences illustrant la définition d’un problème, les décisions techniques, la collaboration, les difficultés rencontrées et des conclusions mesurables.
• Révisez le raisonnement statistique : Entraînez-vous à la conception d’expériences, à l’inférence, aux biais, à l’échantillonnage, au choix des métriques et aux limites de l’inférence causale.
• Écrivez du code exécutable : Résolvez des problèmes liés aux données dans le langage que vous maîtrisez le mieux, sans pseudocode, puis exécutez des tests et expliquez les cas limites.
• Pratiquez SQL : Travaillez les jointures, les agrégations, les fonctions de fenêtrage, les données manquantes, les doublons et les contrôles de validation.
• Défendez vos choix de modélisation : Comparez les méthodes appropriées, définissez les critères d’évaluation et expliquez les conséquences des différents types d’erreurs.
• Communiquez auprès de publics variés : Commencez par une recommandation concise, puis ajoutez les détails statistiques et techniques nécessaires.
• Entraînez-vous de façon autonome : Un entretien blanc SubcueAI peut vous aider à vous exercer avant l’évaluation. Pendant les évaluations et les entretiens de Microsoft, démontrez vos propres compétences sans assistance extérieure, sauf autorisation explicite.