Tesla Data Scientist állásinterjú útmutató

Használd a szűrőbeszélgetést, a take-home feladatot, a codingot, a case-t, a viselkedési interjút és az onsite-ot felkészülési kategóriákként. A jelöltek jellemzően a következő sorrendet írják le:

• Toborzói szűrőbeszélgetés: Egy kezdeti beszélgetés a toborzóval indítja a gyakran leírt folyamatot.
• Hiring manager hívás: A jelöltek jellemzően arról számolnak be, hogy a technikai interjúk előtt találkoznak a hiring managerrel, ami korai lehetőséget ad a csapatba illeszkedés felmérésére.
• Technikai szűrés: A jelöltek körülbelül 60 percet írnak le egy olyan együttműködési eszközön, mint a CoderPad, gyakorlati, programozási nyelvtől független feladatokon dolgozva.
• További interjúk: A jelöltek coding és system design körökről számolnak be, amelyeket egy vagy két, egyenként körülbelül 45 perces hiring manager vagy vezetői beszélgetés követ.

Néhány jelölt alternatív sorrendet ír le: három coding feladat a Codility-n, két telefonos kör előtt. A második telefonbeszélgetésről jellemzően azt írják, hogy abban a hiring manager vesz részt, és a tapasztalatot, a készségeket és a motivációt érinti.

A leírt onsite körök öt, egyenként 45 perces kört tartalmaznak: egy tervezési problémát, két problémamegoldó kört és két viselkedési beszélgetést, egyet egy senior managerrel és egyet a hiring managerrel. A jelöltek azt is jelzik, hogy a Tesla vállalat nagyrészt eltávolodott a take-home feladatoktól az élő technikai interjúk javára.

Az általános Data Scientist interjúkhoz rendezd a bizonyítékaidat az alábbi készségek köré:

• Statisztika és kísérletezés: Határozd meg a hipotézist, a randomizációs egységet, a sikermetrikát és a guardrailseket. Magyarázd el, hogyan befolyásolhatná a következtetést a zavaró tényező (confounding), a bizonytalanság vagy a kísérlet korai leállítása.
• SQL és coding: Táblák összekapcsolása előtt állapítsd meg, mit reprezentál az egyes sorok. Kezeld a duplikált rekordokat, a hiányzó értékeket és a határeseteket, majd magyarázd el, hogyan ellenőriznéd az eredményt.
• Modellezési ítélőképesség: Kezdj egy baseline-nal, válassz egy olyan validációs felosztást, amely tükrözi a jövőbeli használatot, és kapcsold össze az értékelési metrikákat a különböző hibatípusok költségeivel.
• Kommunikáció: Fogalmazd meg a döntést, az azt alátámasztó bizonyítékokat és a fennmaradó bizonytalanságot olyan nyelven, amelyet egy nem szakértő is követni tud.

Az általános interjúfelkészülésben egy Data Scientistnek azt is meg kell vizsgálnia, hogy a bizonyítékok alátámasztanak-e egy következtetést, nemcsak azt, hogy az implementáció működik-e. Gyakorold a szelekciós torzítás (selection bias), az adatszivárgás (data leakage) és a félrevezető összehasonlítások felismerését. Magyarázd el, miért számítana egy modell javítása egy operatív döntés szempontjából, és milyen bizonyíték változtatná meg a javaslatodat.

A jelöltek arról számolnak be, hogy a technikai körök összetétele szintjenként is eltér: a senior szintű folyamatok jellemzően két coding kört és egy system design kört tartalmaznak, míg a staff szintű folyamatok kevesebb coding kört és több system designt foglalnak magukban. Az általános, szélesebb körű felkészüléshez terjeszd ki a modellezési magyarázatodat az adatgyűjtésre, a bevezetésre, a monitorozásra és a felelősségvállalásra, amikor a teljesítmény változik.

A jelöltek úgy írják le a Tesla vállalatot, mint amely gyorsan halad a folyamaton. A Tesla nem hozza nyilvánosságra, mennyi ideig tart a folyamat. Kérdezd meg a toborzódat az ütemezésről és a következő lépésekről.

Az általános Data Scientist interjúknál a kihívást az jelenti, hogy a gyakorlati végrehajtást védhető érveléssel kell ötvözni. Egy lekérdezés sikeresen lefuthat úgy, hogy közben rossz populációt számol. Egy modell jó eredményt érhet el úgy, hogy közben olyan információt használ, amely az előrejelzés pillanatában még nem volt elérhető. Gyakorold az ilyen problémák felismerését és a következményeik elmagyarázását munka közben.

• Szűrőbeszélgetés: Készíts egy tömör projektmagyarázatot, amely lefedi a döntést, a hozzájárulásodat, a bizonyítékokat és az eredményt. Dolgozz ki kérdéseket a csapat problémáiról, és arról, hogyan befolyásolja az elemző munka a döntéseket.
• Take-home: Gyakorlatként végezz el egy kisebb elemzést reprodukálható lépésekkel, explicit feltételezésekkel és egy rövid javaslattal. Ezután gyakorold, hogy élőben elmagyarázod.
• Coding: Oldj meg SQL és coding feladatokat hangosan gondolkodva. Ellenőrizd a joinokat, a csoportosítást, a hiányzó adatokat és a határeseteket, mielőtt bemutatnád a választ.
• Case: Gyakorolj mind egy kísérletet, mind egy modellezési problémát. Határozd meg a célt, válassz metrikákat, indokold meg a validációt, és magyarázd el, mi tehetné érvénytelenné a következtetést.
• Viselkedési: Készíts példákat kétértelmű követelményekről, a bizonyítékokkal kapcsolatos nézeteltérésről és egy olyan elemzésről, amely irányt váltott. Válaszd külön a saját tetteidet a csapat munkájától.
• Onsite: Használj egy próbainterjút a technikai érvelés és a nem szakértőknek szóló magyarázatok közötti váltáshoz. Tekintsd át, hol váltak bizonytalanná a feltételezéseid vagy a következtetéseid.

Az alábbi kérdések reprezentatív példák a Data Scientist szerepkörre való gyakorláshoz.