JPMorganChase डेटा वैज्ञानिक साक्षात्कार मार्गदर्शिका

JPMorganChase कुछ पदों के लिए मानकीकृत मूल्यांकन का उपयोग करता है और उम्मीदवारों को बताता है कि उनके पद के लिए इसकी आवश्यकता है या नहीं। संभावित प्रारूपों में संरचित लाइव साक्षात्कार, मांग पर रिकॉर्ड किए गए साक्षात्कार और वर्चुअल कौशल मूल्यांकन शामिल हैं। नीचे दिया गया क्रम तैयारी का खाका है, JPMorganChase के पुष्ट साक्षात्कार चरणों के नाम नहीं।

• स्क्रीनिंग: अपनी पृष्ठभूमि, भूमिका में रुचि और सबसे प्रासंगिक विश्लेषणात्मक कार्य का संक्षिप्त विवरण तैयार करें।
• घर पर किया जाने वाला कार्य: किसी खुले स्वरूप वाले डेटासेट को स्पष्ट मान्यताओं और निष्कर्षों सहित तर्कसंगत विश्लेषण में बदलने का अभ्यास करें।
• कोडिंग: SQL, डेटा में हेरफेर, डीबगिंग और काम करते समय अपने विकल्पों को समझाने का अभ्यास करें।
• केस: किसी अस्पष्ट समस्या को संरचित करें, उपयुक्त मेट्रिक चुनें और मॉडल प्रस्तावित करने से पहले समझौतों पर चर्चा करें।
• व्यवहार संबंधी: सहयोग, निर्णय क्षमता, असफलताओं और गैर-तकनीकी सहयोगियों से संवाद के बारे में प्रमाण-आधारित कहानियां तैयार करें।
• ऑनसाइट: व्यापक चर्चाओं में तकनीकी तर्क, केस विश्लेषण और संचार को एक साथ प्रस्तुत करने के लिए तैयार रहें।

डेटा वैज्ञानिक साक्षात्कार आम तौर पर यह परखते हैं कि आप सांख्यिकीय तर्क, कार्यान्वयन, मॉडलिंग संबंधी निर्णयों और संचार को आपस में जोड़ सकते हैं या नहीं। JPMorganChase की कुछ भूमिकाओं में भाषा दक्षता, मौखिक प्रस्तुति या तकनीकी क्षमताओं के मूल्यांकन के लिए रिकॉर्ड किए गए वीडियो साक्षात्कार भी उपयोग किए जाते हैं।

• सांख्यिकी और प्रयोग: परिकल्पनाएं निर्धारित करें, मेट्रिक चुनें, पक्षपात पहचानें, अनिश्चितता की व्याख्या करें और बताएं कि कोई परिणाम क्या सिद्ध नहीं करता।
• SQL और कोडिंग: सही तर्क तैयार करें, विशेष परिस्थितियों को संभालें और बताएं कि आप आउटपुट की पुष्टि कैसे करेंगे।
• मॉडलिंग संबंधी निर्णय: निर्णय के अनुरूप विधि चुनें, विकल्पों की तुलना करें, डेटा लीकेज रोकें और व्याख्येयता पर विचार करें।
• संचार: विधियों और निष्कर्षों को ऐसे निहितार्थों में बदलें जिन्हें कोई गैर-विशेषज्ञ समझ सके और जिन पर प्रश्न कर सके।

किसी एक विषय पर केंद्रित साक्षात्कारों की तुलना में डेटा वैज्ञानिक की तैयारी में कई प्रकार के प्रमाणों को जोड़ना पड़ता है। यदि आप किसी सही क्वेरी से मिलने वाले मेट्रिक को समझा सकते हैं तो वह अधिक प्रभावशाली होती है; मान्यताओं, सत्यापन और इस स्पष्ट विवरण के बिना कि मॉडल का आउटपुट किसी निर्णय में कैसे सहायक है, एक मजबूत मॉडल भी अधूरा है।

JPMorganChase अपने मूल्यांकन ढांचे को शर्तों पर निर्भर बताता है। मानकीकृत मूल्यांकन केवल कुछ पदों पर लागू होते हैं और आवश्यकता होने पर उम्मीदवारों को सूचित किया जाता है। आवश्यक होने पर तकनीकी मूल्यांकन एक ऑनलाइन परीक्षा या तकनीकी साक्षात्कार हो सकता है, जिसमें उम्मीदवार लाइव अपने कौशल प्रदर्शित करता है। यह न मानें कि डेटा वैज्ञानिक के हर रिक्त पद में प्रत्येक प्रारूप का उपयोग होता है।

JPMorganChase यह प्रकाशित नहीं करता कि प्रक्रिया में कितना समय लगता है। यदि मांग पर रिकॉर्ड किया गया साक्षात्कार आवश्यक हो, तो उसे कैमरे और माइक्रोफोन वाले उपकरण का उपयोग करके निर्धारित समय-सीमा के भीतर पूरा करना होता है।

कई मूल्यांकन निर्धारित अवधि तक दोबारा नहीं दिए जा सकते और पुनः प्रयास पर प्रतिबंध लागू होने पर JPMorganChase उम्मीदवारों को सूचित करता है। प्रत्येक आमंत्रण ध्यान से पढ़ें, शुरू करने से पहले अपने उपकरण जांचें और बिना व्यवधान वाला समय सुरक्षित रखें। डेटा वैज्ञानिक की सामान्य तैयारी में चुनौती सांख्यिकी, कोड, मॉडलिंग संबंधी निर्णय और सरल भाषा में व्याख्या के बीच सटीकता से आगे बढ़ने में होगी।

अपने अभ्यास को मूल्यांकन के अनुरूप बनाएं। सांख्यिकी की बुनियादी अवधारणाओं और प्रयोग की रूपरेखा से शुरू करें, फिर अपने तर्क को बोलकर समझाते हुए SQL और कोडिंग अभ्यास करें। इसके बाद ऐसे मॉडलिंग केस हल करें जिनमें मान्यताओं, सत्यापन विकल्पों और समझौतों पर विचार करना हो।

हर अभ्यास सत्र के अंत में परिणाम को गैर-तकनीकी श्रोताओं को समझाएं। यह जांचने के लिए कि आगे पूछे गए प्रश्नों के दौरान भी आपके उत्तर सुव्यवस्थित रहते हैं या नहीं, अभ्यास साक्षात्कार का उपयोग करें। हर परियोजना की कहानी में समस्या, अपना योगदान, अपने निर्णय के पीछे का प्रमाण और बेहतर डेटा मिलने पर आप क्या बदलते, यह स्पष्ट करें।