LinkedIn डेटा वैज्ञानिक इंटरव्यू गाइड

स्क्रीनिंग, घर पर किया जाने वाला कार्य, कोडिंग, केस, व्यवहार संबंधी और ऑनसाइट जैसे नाम LinkedIn के इंटरव्यू चरणों के नाम नहीं, बल्कि तैयारी की श्रेणियां हैं।

• भर्ती संबंधी कॉल: यदि आप योग्यताएं पूरी करते हैं और आगे बढ़ने के लिए चुने जाते हैं, तो भर्ती टीम एक कॉल तय करती है।
• संभावित वीडियो कॉल: टीम नियुक्ति प्रबंधक या टीम के किसी अन्य सदस्य के साथ वीडियो बातचीत भी तय कर सकती है।
• इंटरव्यू चरण: आप टीम के कई और सदस्यों से मिलते हैं और हर इंटरव्यू एक अलग कौशल क्षेत्र पर केंद्रित होता है।
• भूमिका पर निर्भर अभ्यास: आपसे केस स्टडी प्रस्तुत करने या व्हाइटबोर्ड अभ्यास पूरा करने को कहा जा सकता है।

LinkedIn के अनुसार उसके इंटरव्यू अलग-अलग कौशल क्षेत्रों पर केंद्रित होते हैं। सामान्य रूप से डेटा वैज्ञानिक इंटरव्यू के लिए इन श्रेणियों में तैयारी करें:

• स्क्रीनिंग: अपनी पृष्ठभूमि, पिछले काम में अपने योगदान और अपने निर्णयों के महत्व को समझाएं।
• घर पर किया जाने वाला कार्य: विश्लेषण को सुव्यवस्थित करें, मान्यताएं बताएं, डेटा की गुणवत्ता जांचें और ऐसे निष्कर्ष प्रस्तुत करें जिन्हें कोई अन्य व्यक्ति समझ सके।
• कोडिंग: स्पष्ट SQL और कोड लिखें, विशेष स्थितियों की जांच करें और शुद्धता समझाएं।
• केस: मेट्रिक्स चुनें, प्रयोग तैयार करें, अनिश्चितता की व्याख्या करें और मॉडलिंग के समझौतों का औचित्य सिद्ध करें।
• व्यवहार संबंधी: गैर-विशेषज्ञों के साथ सहयोग, विवेक और संवाद के ठोस प्रमाण दें।
• ऑनसाइट: आगे पूछे जाने वाले प्रश्नों के अनुसार ढलते हुए तकनीकी तर्क को संक्षिप्त सुझाव से जोड़ें।

डेटा वैज्ञानिक की तैयारी मुख्यतः कार्यान्वयन पर केंद्रित भूमिका की तैयारी से अलग होती है, क्योंकि आपको सांख्यिकीय तर्क, कोड, मॉडलिंग के विकल्पों और निर्णय लेने योग्य व्याख्या को जोड़ना होता है। LinkedIn अपनी अन्य भूमिकाओं के मुकाबले डेटा वैज्ञानिक की भूमिका के लिए कोई विशिष्ट तुलना प्रकाशित नहीं करता, इसलिए ज्ञात प्रक्रिया से परे किसी विशेष महत्व-वितरण का अनुमान न लगाएं।

अलग-अलग कंपनियों में प्रयोग, कोडिंग, मॉडलिंग और उत्पाद संबंधी विवेक के बीच संतुलन बदल सकता है। अपनी मान्यताओं को स्पष्ट करने और यह बताने की तैयारी करें कि प्रमाण आपके सुझाव का समर्थन कैसे करते हैं। चूंकि भूमिका के आधार पर LinkedIn केस स्टडी प्रस्तुति या व्हाइटबोर्ड अभ्यास मांग सकता है, इसलिए सुव्यवस्थित प्रस्तुति और तत्काल समस्या-समाधान, दोनों का अभ्यास करें।

LinkedIn के अनुसार इंटरव्यू के बाद निर्णय तक पहुंचने में उसे कई सप्ताह लग सकते हैं। LinkedIn यह प्रकाशित नहीं करता कि शुरुआती संपर्क से निर्णय तक पूरी प्रक्रिया में कितना समय लगता है।

कठिनाई को विषयों की व्यापकता के रूप में देखें। डेटा वैज्ञानिक की तैयारी में आपको सांख्यिकी, प्रयोग, SQL, कोडिंग, मॉडलिंग संबंधी विवेक और सरल भाषा में संवाद के बीच सहजता से आगे बढ़ना पड़ सकता है। आपकी तैयारी इस पर निर्भर करती है कि आप प्रश्नों के दौरान इन कौशलों को आपस में जोड़ पाते हैं या नहीं, न कि केवल हर विषय को अलग-अलग हल कर पाते हैं।

• प्रमाणों का संग्रह बनाएं: ऐसे प्रोजेक्ट चुनें जो आपके योगदान को बढ़ा-चढ़ाकर बताए बिना विश्लेषणात्मक विवेक, तकनीकी क्रियान्वयन, सहयोग और मापने योग्य परिणाम दिखाते हों।
• सांख्यिकी और प्रयोग का अभ्यास करें: मेट्रिक चयन, यादृच्छिकीकरण, पक्षपात, भ्रमकारी कारक, अनिश्चितता और व्याख्या पर काम करें।
• SQL और कोडिंग का अभ्यास करें: वास्तविकता के करीब तालिकाओं पर क्वेरी करें, डेटा को व्यवस्थित करें, विशेष स्थितियों की जांच करें और अपना तर्क बताते चलें।
• मॉडलिंग के निर्णयों का औचित्य सिद्ध करें: मान्यताओं, सत्यापन के विकल्पों, व्याख्येयता और व्यावसायिक लागत के आधार पर विभिन्न तरीकों की तुलना करें।
• परिणामों को समझने योग्य बनाएं: उसी विश्लेषण को किसी तकनीकी सहकर्मी और गैर-विशेषज्ञ, दोनों को समझाएं तथा अंत में स्पष्ट सुझाव और सीमा बताएं।
• प्रारूप का अनुकरण करें: किसी केस को बोलकर प्रस्तुत करें, व्हाइटबोर्ड पर हल करें और आगे पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर दें। एक SubcueAI मॉक इंटरव्यू इन कौशलों के बीच बदलाव का अभ्यास करने में आपकी मदद कर सकता है।

चूंकि LinkedIn का हर इंटरव्यू एक अलग कौशल क्षेत्र पर केंद्रित होता है, इसलिए अपने प्रमाणों का मूल्यांकन आसान बनाएं: समस्या, अपना चुनाव, उसके पीछे के प्रमाण और परिणाम स्पष्ट रूप से बताएं।