Netflix डेटा वैज्ञानिक इंटरव्यू गाइड

नए स्नातकों की भर्ती के लिए, Netflix के अनुसार इंटरव्यू में आम तौर पर एक टेक-होम आकलन और उसके बाद दो चरण शामिल होते हैं। प्रत्येक चरण में मिली प्रतिक्रिया के आधार पर उम्मीदवार आगे बढ़ते हैं। इंटर्नशिप इंटरव्यू में आम तौर पर एक टेक-होम आकलन और उसके बाद लगभग दो से तीन चरण शामिल होते हैं। करियर के शुरुआती दौर के इन प्रारूपों को संदर्भ मानें, डेटा वैज्ञानिक की हर रिक्ति के लिए निश्चित व्यवस्था नहीं।

डेटा वैज्ञानिक की व्यापक तैयारी के लिए, निम्नलिखित नाम तैयारी की श्रेणियां हैं, Netflix के इंटरव्यू चरणों के नाम नहीं।

• स्क्रीनिंग: अपनी पृष्ठभूमि, विश्लेषणात्मक क्षमताओं और अपनी रुचि वाले कार्य का सार बताने का अभ्यास करें।
• टेक-होम: स्पष्ट रूप से बताई गई मान्यताओं, उपयुक्त विधियों, पढ़ने योग्य कोड और संक्षिप्त सुझाव के साथ सुव्यवस्थित विश्लेषण प्रस्तुत करें।
• कोडिंग: विशेष परिस्थितियों की जांच करते हुए SQL और सामान्य प्रयोजन का कोड लिखें तथा समझाएं।
• केस: उत्पाद से जुड़े अस्पष्ट प्रश्न को मेट्रिक्स, परिकल्पनाओं, विश्लेषण योजना और निर्णय में बदलें।
• व्यवहार संबंधी: सहयोग, असहमति, विवेक और सीखने से जुड़े उदाहरण तैयार करें।
• ऑनसाइट-शैली की बातचीत: तकनीकी गहराई, व्यावसायिक तर्क और सरल भाषा में संचार के बीच सहजता से बदलने का अभ्यास करें।

Netflix के अनुसार, इंटरव्यू लेने वाले लोग जहां लागू हो वहां तकनीकी कौशल, भूमिका-विशिष्ट कौशल और व्यवहार संबंधी कौशल का मूल्यांकन करते हैं। वे आपके कौशल समूह और आपको उत्साहित करने वाले कार्य को भी समझना चाहते हैं। उसी के अनुरूप प्रमाण प्रस्तुत करें: निर्णय बताएं, अपनी विधि और समझौतों को समझाएं, परिणाम का वर्णन करें और स्पष्ट करें कि वह कार्य आपके लिए सार्थक क्यों था।

डेटा वैज्ञानिक इंटरव्यू के सामान्य अभ्यास में, टेक-होम कार्य विश्लेषणात्मक संरचना और लिखित संचार की जांच कर सकता है। कोडिंग से SQL में दक्षता, डेटा प्रबंधन, शुद्धता और व्याख्या परखी जा सकती है। केस से सांख्यिकी, प्रयोग, मेट्रिक चयन और मॉडलिंग संबंधी विवेक का आकलन हो सकता है। व्यवहार संबंधी चर्चा से यह जांचा जा सकता है कि आप भागीदारों के साथ कैसे काम करते हैं, अनिश्चितता पर कैसी प्रतिक्रिया देते हैं और गैर-विशेषज्ञों को परिणाम कैसे समझाते हैं।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की तैयारी की तुलना में, डेटा वैज्ञानिक की तैयारी में सांख्यिकीय निष्कर्ष, प्रयोग की रूपरेखा, मेट्रिक्स की व्याख्या और अनिश्चितता भी शामिल होती है। सही कोड उत्तर का केवल एक हिस्सा है; आपको यह भी समझाना चाहिए कि डेटा निष्कर्ष का समर्थन करता है या नहीं।

विश्लेषण-केंद्रित भूमिका की तुलना में, तैयारी में मॉडल चयन, सत्यापन और त्रुटियों की लागत पर अधिक जोर हो सकता है। उत्पादन-केंद्रित मशीन लर्निंग भूमिका की तुलना में, इसमें कारणात्मक प्रश्नों और निर्णय सहायता पर अधिक जोर हो सकता है। फिर भी, संतुलित योजना में इन सभी सीमावर्ती क्षेत्रों को शामिल करना चाहिए।

Netflix अपने आकलन क्षेत्रों को तकनीकी, भूमिका-विशिष्ट और व्यवहार संबंधी बताता है। हर परियोजना को प्रश्न से विधि, परिणाम, निर्णय और सहयोग तक की कड़ी के रूप में प्रस्तुत करके इन क्षेत्रों को जोड़ें।

Netflix यह प्रकाशित नहीं करता कि प्रक्रिया में कितना समय लगता है।

डेटा वैज्ञानिक उम्मीदवार के लिए चुनौती इसमें शामिल तर्क के व्यापक दायरे में होती है। आपको SQL के विवरण से प्रयोग की वैधता पर जाना पड़ सकता है और फिर तकनीकी संक्षिप्त शब्दावली के बिना सुझाव समझाना पड़ सकता है। नए स्नातकों के इंटरव्यू में प्रत्येक चरण की प्रतिक्रिया के आधार पर प्रगति होती है, इसलिए केवल अंतिम उत्तर देने के बजाय अपनी मान्यताओं और तर्क को स्पष्ट रूप से दिखाएं। इंटर्नशिप के चरणों की संख्या अनुमानित है, इसलिए कुछ बदलाव के लिए तैयार रहें।

अपनी तैयारी को बताए गए आकलन क्षेत्रों और डेटा वैज्ञानिक के मुख्य कार्य के आधार पर व्यवस्थित करें।

• सांख्यिकी और प्रयोग: परिकल्पनाएं निर्धारित करने, मेट्रिक्स चुनने, पक्षपात पहचानने, अनिश्चितता की व्याख्या करने और कारणात्मक सीमाएं समझाने का अभ्यास करें।
• SQL और कोडिंग: जॉइन, एग्रीगेशन, विंडो लॉजिक और अनुपलब्ध या दोहराए गए डेटा के सावधानीपूर्ण प्रबंधन वाली क्वेरी लिखें। बताते चलें कि प्रत्येक चरण सही क्यों है।
• मॉडलिंग संबंधी विवेक: सरल और जटिल तरीकों की तुलना करें, सत्यापन विधियां चुनें और त्रुटि की लागत, ड्रिफ्ट तथा व्याख्येयता पर चर्चा करें।
• संचार: जोखिमों और अगले कदमों सहित, विश्लेषण को गैर-तकनीकी श्रोताओं के लिए संक्षिप्त सुझाव में बदलें।
• व्यवहार संबंधी प्रमाण: ऐसी परियोजनाएं तैयार करें जो आपके कौशल, निर्णय, सहयोग और आपको उत्साहित करने वाले कार्य को दर्शाएं।

अंत में ऐसा अभ्यास इंटरव्यू करें जिसमें तकनीकी प्रश्न, एक केस और आगे के चुनौतीपूर्ण प्रश्न शामिल हों। यह समीक्षा करें कि आपका तर्क स्पष्ट था या नहीं, केवल यह नहीं कि आपका निष्कर्ष सही था या नहीं।