Google डेटा विश्लेषकों का साक्षात्कार कैसे लेता है

Google अपनी भर्ती प्रक्रिया की रूपरेखा प्रकाशित करता है, और चाहे आप विश्लेषक पद के लिए आवेदन करें या इंजीनियर पद के लिए, यह रूपरेखा समान रहती है।

• रिक्रूटर वार्ताएं। पहले फोन या वीडियो पर एक या दो छोटी वार्ताएं होती हैं। इनमें पद के प्रमुख कौशलों का आकलन किया जाता है और आपको संगठन तथा टीम के बारे में बताया जाता है, इसलिए पहली कॉल से पहले अपने विश्लेषणात्मक कार्य का स्पष्ट और संक्षिप्त विवरण तैयार रखें।
• पद के आधार पर एक छोटी परियोजना। Google साक्षात्कारों से पहले आपसे कोई छोटा काम पूरा करने के लिए कह सकता है, जो केस स्टडी से लेकर लेखन या कोड के नमूने तक हो सकता है। किसी विश्लेषक के लिए डेटासेट पर आधारित केस स्टडी इसका स्वाभाविक रूप है, हालांकि Google यह नहीं बताता कि किन पदों के लिए यह दी जाती है।
• साक्षात्कार पैनल। साक्षात्कार चरण में वीडियो पर या व्यक्तिगत रूप से, बदलते Google कर्मचारियों के साथ कई साक्षात्कारों का पैनल होता है और इसमें पहेलीनुमा प्रश्न नहीं होते।
• निर्णय और प्रस्ताव। Google आवेदन और साक्षात्कार की प्रतिक्रिया को एक साथ रखता है, कई दृष्टिकोणों पर विचार करके भर्ती का निर्णय लेता है और रिक्रूटर प्रस्ताव देता है।

Google यह प्रकाशित नहीं करता कि किसी विश्लेषक के कितने साक्षात्कार होते हैं या प्रक्रिया में कितना समय लगता है। इस पृष्ठ पर स्क्रीनिंग, घर पर पूरा किया जाने वाला कार्य, केस, व्यवहारगत और ऑनसाइट को तैयारी की श्रेणियों के रूप में इस्तेमाल किया गया है, Google के चरणों के नामों के रूप में नहीं।

हर उम्मीदवार का आकलन स्पष्ट रूब्रिक के आधार पर होता है और उस पद के लिए विचाराधीन सभी लोगों पर समान रूब्रिक लागू किए जाते हैं। साक्षात्कारकर्ता पद से जुड़े खुले प्रश्न पूछते हैं, ताकि यह जान सकें कि आप समस्याएं कैसे हल करते हैं, टीम के साथ कैसे काम करते हैं और आपकी खूबियां क्या हैं। किसी रूब्रिक पर आधारित खुले प्रश्न में स्पष्ट रूप से दिखाई देने वाली पद्धति लाभ देती है: बताएं कि आप वास्तव में किस प्रश्न का उत्तर दे रहे हैं, आपको कौन-सा डेटा चाहिए, आप कौन-सी जांच करेंगे और परिणाम किस निर्णय में मदद करेगा।

आमतौर पर डेटा विश्लेषक साक्षात्कारों में इनका आकलन होता है:

• SQL और डेटा की सफाई। जॉइन, एग्रीगेशन, विंडो फंक्शन तथा किसी मेट्रिक को खराब करने से पहले डुप्लिकेट, शून्य मान और समय-क्षेत्र की समस्या पहचानना।
• मेट्रिक्स और डैशबोर्ड। किसी मेट्रिक को सटीक रूप से परिभाषित करना, यह जानना कि उसमें बदलाव किससे आता है और यह समझना कि डैशबोर्ड कब गलत प्रश्न का उत्तर दे रहा है।
• निष्कर्षों का संचार। किसी तालिका को ऐसे वाक्य में बदलना जिस पर निर्णयकर्ता कार्रवाई कर सके।
• व्यावसायिक विवेक। यह चुनना कि कई विश्लेषणों में से पहले कौन-सा करना सार्थक है।

Google साक्षात्कारों के दौरान AI टूल की अनुमति नहीं है, इसलिए किसी स्क्रीन पर निर्भर हुए बिना अपना विश्लेषण समझाने का अभ्यास करें।

इन सभी पदों के लिए प्रकाशित प्रक्रिया समान है; खुले प्रश्नों में दिया जाने वाला जोर बदलता है, और आगे दी गई जानकारी सामान्य प्रचलन है, Google का नियम नहीं।

• डेटा वैज्ञानिक साक्षात्कारों की तुलना में, मॉडलिंग और प्रयोग की रूपरेखा पर कम तथा मेट्रिक की परिभाषा, वर्णनात्मक विश्लेषण और स्पष्ट सुझावों पर अधिक जोर की अपेक्षा करें।
• डेटा इंजीनियर साक्षात्कारों की तुलना में, पाइपलाइन संरचना और वितरित प्रणालियों पर कम तथा पहले से मौजूद डेटा की व्याख्या पर अधिक जोर की अपेक्षा करें, जिसमें डेटा की गुणवत्ता संबंधी समस्याएं भी शामिल हैं।
• अन्य कंपनियों की तुलना में, प्रकाशित विशिष्टताएं हैं: सभी साक्षात्कारकर्ताओं द्वारा साझा किया जाने वाला रूब्रिक, बदलते Google कर्मचारियों वाला पैनल और यह स्पष्ट कथन कि पहेलीनुमा प्रश्न नहीं होते। किसी एक असाधारण उत्तर की तुलना में सभी साक्षात्कारकर्ताओं के सामने एकसमान प्रदर्शन अधिक मायने रखता है।

Google कोई समयसीमा प्रकाशित नहीं करता। जिन चरणों को ध्यान में रखकर आप योजना बना सकते हैं, वे हैं रिक्रूटर वार्ताएं, संभावित छोटी परियोजना, पैनल और वह अवधि जिसमें कई दृष्टिकोणों से मिली प्रतिक्रिया को एक साथ रखकर निर्णय लिया जाता है।

कठिनाई पेचीदा प्रश्नों के बजाय विषयों की व्यापकता और प्रदर्शन की निरंतरता से आती है। बदलते साक्षात्कारकर्ताओं द्वारा समान रूब्रिक लागू किया जाता है, इसलिए कई दिशाओं से पूछे गए प्रश्नों के बीच किसी मेट्रिक पर स्पष्टता से तर्क करने वाला विश्लेषक, केवल एक कथा का अभ्यास करने वाले व्यक्ति से बेहतर करता है। व्यावसायिक विवेक के प्रश्न जानबूझकर खुले रखे जाते हैं; प्रायः कोई एक सही उत्तर नहीं होता, केवल ऐसा उत्तर होता है जिसका उचित बचाव किया जा सके।

तैयारी को उन तीन बातों के इर्द-गिर्द बनाएं जिन्हें रूब्रिक परखता है: आप समस्याएं कैसे हल करते हैं, टीम के साथ कैसे काम करते हैं और आपकी खूबियां क्या हैं।

• निगरानी में SQL। हर चरण बताते हुए समस्याएं हल करें और परिणाम पर की जाने वाली तर्कसंगत जांचों का भी उल्लेख करें।
• मेट्रिक से जुड़ी कहानियां। ऐसे उदाहरण तैयार करें जिनमें आपने किसी मेट्रिक को परिभाषित या ठीक किया हो, पहले क्या गलत था और उसके बाद कौन-सा निर्णय बदला।
• ऐसी केस स्टडी जिसका आप बचाव कर सकें। यदि छोटी परियोजना मांगी जाए, तो उसे यह मानकर लिखें कि हर चार्ट पर प्रश्न उठाए जाएंगे, क्योंकि पैनल में ऐसा होगा।
• टीम और खूबियों के प्रमाण। विशिष्ट घटनाएं तैयार रखें: किसी हितधारक से असहमति, या ऐसा विश्लेषण जिसे अनदेखा किया गया और उसके बाद आपने क्या किया।
• बोलकर अभ्यास करें। SubcueAI के साथ एक अभ्यास साक्षात्कार आपको बातचीत में खुले विश्लेषणात्मक प्रश्नों का अभ्यास करने में मदद करता है; फिर वास्तविक साक्षात्कारों के लिए हर टूल अलग रख दें, क्योंकि वहां AI सहायता की अनुमति नहीं है।