Netflix adattudós-interjúkalauz

A New Grad felvételnél a Netflix szerint az interjúk jellemzően egy otthoni felmérésből, majd két fordulóból állnak. A továbbjutás minden szakaszban a visszajelzéseken alapul. A gyakornoki interjúk jellemzően egy otthoni felmérést, majd körülbelül két-három fordulót tartalmaznak. Ezeket a pályakezdőknek szóló formátumokat háttérinformációnak tekintsd, ne minden adattudósi állásra érvényes ígéretnek.

Az általánosabb adattudósi felkészülésben az alábbi elnevezések felkészülési kategóriák, nem a Netflix által használt fordulónevek.

• Előszűrés: Gyakorold, hogyan foglalod össze a hátteredet, elemzői erősségeidet és az érdeklődésednek megfelelő munkát.
• Otthoni feladat: Készíts világos elemzést feltüntetett feltételezésekkel, megalapozott módszerekkel, olvasható kóddal és tömör ajánlással.
• Kódolás: Írj és magyarázz el SQL-lekérdezéseket és általános célú kódot, miközben ellenőrzöd a szélső eseteket.
• Esettanulmány: Egy kétértelmű termékkérdést alakíts mérőszámokká, hipotézisekké, elemzési tervvé és döntéssé.
• Viselkedési témák: Készíts példákat az együttműködésről, a nézeteltérésekről, a mérlegelésről és a tanulásról.
• Helyszínihez hasonló beszélgetések: Gyakorold a váltást a technikai mélység, az üzleti gondolkodás és a közérthető kommunikáció között.

A Netflix szerint az interjúztatók felmérik az adott helyzetben releváns technikai készségeket, a szerepkör-specifikus készségeket és a viselkedési készségeket. Azt is szeretnék megérteni, milyen készségekkel rendelkezel, és milyen munka lelkesít. Ennek megfelelően mutass be bizonyítékokat: nevezd meg a döntést, magyarázd el a módszeredet és a kompromisszumokat, ismertesd az eredményt, és tedd világossá, mitől volt számodra jelentős a munka.

Az általános adattudósi interjúgyakorlatban az otthoni feladat az elemzési felépítést és az írásbeli kommunikációt mérheti. A kódolás az SQL magabiztos használatát, az adatkezelést, a helyességet és a magyarázatot tesztelheti. Az esettanulmányok a statisztikai ismereteket, a kísérletezést, a mérőszámok kiválasztását és a modellezési ítélőképességet vizsgálhatják. A viselkedési témájú beszélgetés azt mérheti fel, hogyan dolgozol együtt másokkal, hogyan reagálsz a bizonytalanságra, és miként közlöd az eredményeket nem szakértőkkel.

A szoftvermérnöki felkészüléshez képest az adattudósi felkészülés statisztikai következtetésekkel, kísérlettervezéssel, a mérőszámok értelmezésével és a bizonytalanság kezelésével egészül ki. A helyes kód csak egy része a válasznak; azt is el kell magyaráznod, hogy az adatok alátámasztják-e a következtetést.

Egy elemzésközpontú szerepkörhöz képest a felkészülés nagyobb hangsúlyt helyezhet a modellválasztásra, a validálásra és a hibák költségére. Egy éles rendszerekre összpontosító gépi tanulási szerepkörhöz képest nagyobb szerepet kaphatnak az oksági kérdések és a döntéstámogatás. Egy kiegyensúlyozott tervnek azonban mindezeket a határterületeket le kell fednie.

A Netflix technikai, szerepkör-specifikus és viselkedési területekként írja le az értékelés részeit. Kapcsold össze őket úgy, hogy minden projektet a kérdéstől a módszeren, az eredményen és a döntésen át az együttműködésig vezető láncként mutatsz be.

A Netflix nem teszi közzé, mennyi ideig tart a folyamat.

Egy adattudósjelölt számára a gondolkodás szükséges sokfélesége jelenti a kihívást. Előfordulhat, hogy az SQL részleteitől a kísérlet érvényességéig kell eljutnod, majd technikai rövidítések nélkül kell megmagyaráznod egy ajánlást. A New Grad interjúknál a továbbjutás minden szakaszban a visszajelzésektől függ, ezért tedd láthatóvá a feltételezéseidet és az érvelésedet, ahelyett hogy csak a végső választ mutatnád be. A gyakornoki fordulók száma hozzávetőleges, ezért készülj némi eltérésre.

A felkészülésedet a megadott értékelési területek és az adattudósi munka alapvető feladatai köré építsd.

• Statisztika és kísérletezés: Gyakorold a hipotézisek meghatározását, a mérőszámok kiválasztását, a torzítások felismerését, a bizonytalanság értelmezését és az oksági korlátok magyarázatát.
• SQL és kódolás: Írj lekérdezéseket összekapcsolásokkal, összesítésekkel és ablakfüggvényekkel, gondosan kezelve a hiányzó vagy ismétlődő adatokat. Mondd el, miért helyes minden egyes lépés.
• Modellezési ítélőképesség: Hasonlíts össze egyszerű és összetett megközelítéseket, válassz validálási módszereket, és beszélj a hibák költségéről, a változó adateloszlásról és az értelmezhetőségről.
• Kommunikáció: Alakíts egy elemzést rövid ajánlássá egy nem technikai közönség számára, a kockázatokat és a következő lépéseket is beleértve.
• Viselkedési példák: Készíts elő olyan projekteket, amelyek bemutatják a készségeidet, a döntéseidet, az együttműködésedet és azt a munkát, amely lelkesít.

Végül végezz el egy próbainterjút, amely technikai kérdéseket, egy esettanulmányt és további kihívásokat vegyít. Tekintsd át, hogy egyértelművé tetted-e az érvelésedet, ne csak azt, hogy helyes volt-e a következtetésed.