Guide d’entretien de Data Scientist chez NVIDIA

Pour vous préparer, envisagez les catégories suivantes : présélection, exercice à domicile, programmation, étude de cas, comportemental et entretien sur site. Il s’agit de catégories de préparation, et non des noms de phases publiés par NVIDIA.

• Entretiens téléphoniques : Les candidats à temps plein commencent généralement par des entretiens téléphoniques, tandis que les stagiaires ne passent généralement que des entretiens téléphoniques.
• Entretiens ultérieurs : Les candidats à temps plein passent ensuite des entretiens virtuels ou en personne. Ils rencontrent le responsable du recrutement, des membres de l’équipe et des employés d’autres groupes, individuellement, en petit groupe ou devant un jury.
• Exercice de programmation : Les candidats techniques peuvent devoir en réaliser un, généralement sur HackerRank, sur un tableau blanc ou sur un ordinateur portable fourni par NVIDIA.
• Entretien sur site : Les candidats doivent passer un entretien en personne dans un bureau de NVIDIA avant de pouvoir être pris en considération pour une offre.
• Insider Chat : Tous les candidats se voient proposer une réunion facultative de 15 minutes pendant l’entretien final. Elle n’influence pas la décision de recrutement.

Dans les entretiens de Data Scientist en général, ces catégories de préparation couvrent les principaux éléments que vous pourriez devoir présenter.

• Présélection : Une formulation claire du problème, une expérience pertinente et des explications concises destinées aux non-spécialistes.
• Exercice à domicile : Une analyse structurée, des hypothèses défendables, un travail reproductible et une conclusion directe.
• Programmation : Des requêtes SQL exactes, un code lisible, une validation judicieuse et la capacité à expliquer les compromis pendant le travail.
• Étude de cas : Les statistiques, la conception d’expériences, le choix des métriques, le jugement en matière de modélisation et les décisions dans l’incertitude.
• Comportemental : Votre manière de communiquer un désaccord, de tirer des enseignements de résultats décevants et de relier le travail technique à une décision.
• Entretien sur site : Des preuves cohérentes dans le raisonnement technique, la communication et les réponses aux questions complémentaires.

La préparation d’un Data Scientist va au-delà de la seule programmation algorithmique. Reliez l’inférence statistique, l’expérimentation, SQL, la programmation, le choix des modèles et l’explication, au lieu de travailler chaque compétence séparément.

Par rapport à une préparation générale en génie logiciel, consacrez davantage de temps à l’incertitude, à la validité des expériences, au choix des métriques et à l’interprétation. Par rapport à une préparation uniquement axée sur l’analytique, soyez prêt à défendre les hypothèses des modèles, les références de base, les modes d’échec et les compromis. L’équilibre varie selon le poste et l’équipe.

Les différents formats de programmation possibles chez NVIDIA rendent l’adaptabilité utile : entraînez-vous à produire un travail correct sur un tableau blanc comme sur un ordinateur portable, et veillez à ce que votre raisonnement reste compréhensible sans dépendre d’un éditeur.

Les entretiens individuels, en petit groupe et devant un jury durent généralement chacun 30-60 minutes. La plupart des candidats reçoivent une décision dans les semaines suivant leur premier entretien. NVIDIA ne publie pas de durée fixe pour chaque processus.

Pour un candidat Data Scientist, la principale difficulté réside dans l’étendue des compétences : vous devrez peut-être passer de SQL ou du code au raisonnement statistique, aux choix de modélisation et à une recommandation formulée simplement. Comme les candidats rencontrent des personnes de l’équipe de recrutement et d’autres groupes, présentez chaque exemple avec suffisamment de contexte pour être compris par différents publics.

• Consolidez les bases statistiques : Révisez la conception d’hypothèses, les biais, les facteurs de confusion, l’incertitude, la validité des expériences et la différence entre significativité statistique et pertinence pratique.
• Réalisez des travaux sur les données à partir de zéro : Entraînez-vous aux jointures SQL, aux agrégations, aux fonctions de fenêtrage, au traitement des données manquantes et à la validation. Expliquez pourquoi chaque étape est nécessaire.
• Défendez vos choix de modélisation : Commencez par une référence de base, énoncez vos hypothèses, choisissez des critères d’évaluation, examinez les modes d’échec et expliquez quelles preuves pourraient modifier votre décision.
• Traduisez les résultats : Entraînez-vous à transformer une analyse en une brève recommandation destinée à un non-spécialiste, en précisant l’incertitude et une prochaine action pertinente.
• Répétez les différents formats : Faites un entretien blanc dans SubcueAI avant la session réelle. Entraînez-vous sur un tableau blanc et un ordinateur portable, puis répondez à des questions complémentaires lors d’échanges individuels et devant un jury.
• Respectez les règles de l’entretien : NVIDIA indique que l’utilisation, pendant un entretien, d’outils externes non autorisés tels que ChatGPT entraîne la disqualification. Utilisez uniquement les ressources explicitement approuvées par la personne qui vous fait passer l’entretien.