Data Scientist állásinterjú a Stripe-nál

A jelentkezők egy engineering sorozatot írnak le, amely egy 30 perces toborzói szűrésből, egy 45-60 perces élő kódolásos technikai szűrésből és egy ötkörös helyszíni napból áll. A beszámolók szerint a helyszíni feladatok általános kódolást, egy ismeretlen repository hibakeresését, integrációt, system designt és egy viselkedési beszélgetést foglalnak magukban.

A következőket használd felkészülési kategóriaként a Data Scientist interjúkhoz:

• Szűrés: Magyarázz el egy projektet, az általa támogatott döntést és a saját hozzájárulásodat.
• Take-home: Gyakorold, hogyan alakítasz egy adathalmazt és egy kétértelmű feladatot reprodukálható elemzéssé egy tömör javaslattal.
• Kódolás: Írj SQL-t és adattranszformációkat, közben magyarázd el a feltételezéseket és ellenőrizd az eredményeket.
• Esettanulmány: Határozd meg az üzleti döntést, a sikermetrikát és a következtetés alátámasztásához szükséges bizonyítékokat.
• Viselkedési: Készíts példákat nézeteltérésekről, elemzési hibákról és hiányos bizonyítékokról.
• Helyszíni: Gyakorold a váltást a technikai munka és a szóbeli magyarázatok között.

Az általános Data Scientist interjúra való felkészülésnek láthatóvá kell tennie a gondolkodásodat a következő területeken:

• Statisztika és kísérletezés: Magyarázd el a hipotézist, a randomizálási egységet, az elsődleges metrikát és a bizonytalanságot. Ellenőrizd, hogy a szelekciós torzítás vagy az ismétlődő megfigyelések eltorzíthatják-e az eredményt.
• SQL és kódolás: A táblák összekapcsolása előtt állapítsd meg, mit reprezentál minden sor. Kezeld explicit módon a duplikátumokat, a hiányzó értékeket és az időablakokat, majd ellenőrizd az eredményt egy kis példán.
• Modellezési ítélőképesség: Kezdd egy egyszerű baseline-nal. Indokold meg az értékelési felosztást, vizsgáld meg az esetleges adatszivárgást, és kösd össze a hibaköltségeket a metrika kiválasztásával.
• Kommunikáció: Abból a döntésből indulj ki, amelyet az elemzésed alátámaszt. Magyarázd el a bizonyítékokat, a bizonytalanságot és a következő lépést olyan nyelven, amelyet egy nem szakértő is követni tud.

A software engineering felkészüléshez képest fordíts több figyelmet a mérésre, a bizonytalanságra és arra, hogy egy elemzés alátámaszt-e egy üzleti döntést. Egy query helyesen lefuthat, miközben rossz nevezőt használ. Egy modell pontosnak tűnhet, mert a feature-jei olyan információt tartalmaznak, amely az előrejelzés időpontjában nem volt elérhető.

Egy pénzügyi infrastruktúrával kapcsolatos gyakorlati esettanulmányhoz vizsgáld meg a fizetés befejezését vagy a csalásfelismerést. Határozd meg, hogyan befolyásolják az ismétlődő próbálkozások a metrikát, vedd figyelembe a merchant csoportok közötti különbségeket, és magyarázd el a téves előrejelzések költségeit. Gyakorold, hogy megvédd mind az implementációdat, mind az értelmezésedet.

A jelentkezők beszámolói szerint az engineering folyamat 4-8 hétig tart a toborzói szűréstől a végső döntésig, a szereptől, a csapattól és az ütemezéstől függően. Emellett egy 3-4 órás helyszíni napot is leírnak, amelyben az interjúk nem meghatározott sorrendben követik egymást, és beszámolnak arról, hogy előre megkapnak egy felkészülési útmutatót.

A Data Scientist felkészülésben a kihívást a téma szélessége jelenti. Az implementáció, a statisztikai gondolkodás és az üzleti magyarázat között kell váltanod, miközben a feltételezéseid konzisztensek maradnak. Kérdezd meg a toborzódat, hogy mely feladatok vonatkoznak a szerepedre, hogy rangsorolni tudd a gyakorlásodat.

• Kezdd egy projekttel: Készíts tömör magyarázatot a kérdésről, a hozzájárulásodról, a bizonyítékokról és az ebből következő döntésről. Vegyél bele egy hibát vagy nézeteltérést, amelyről nyíltan tudsz beszélni.
• Gyakorold az adatokkal való munkát: Használj egy ismétlődő eseményeket és hiányzó értékeket tartalmazó adathalmazt. Írj query-ket, ellenőrizd a join-okat, és magyarázd el, honnan tudod, hogy az eredmény hihető.
• Építs fel egy kísérleti esettanulmányt: Határozz meg egy hipotézist, egy sikermetrikát, egy randomizálási egységet és a lehetséges károkat. Magyarázd el, hogyan befolyásolná a javaslatodat egy nem meggyőző eredmény.
• Hasonlítsd össze a modellezési lehetőségeket: Állíts fel egy baseline-t, válassz egy validálási megközelítést, és magyarázd el, mely hibák számítanak leginkább.
• Csomagold be az elemzést: Készíts egy reprodukálható take-home gyakorlati beadványt és egy rövid magyarázatot egy nem szakértő számára. Tedd könnyen megtalálhatóvá a feltételezéseket és a korlátokat.

Használj egy mock interview-t, hogy gyakorold a váltást e feladatok között. Az alábbi kérdések reprezentatív gyakorlati példák.