Panduan Wawancara Ilmuwan Data Anthropic

Gunakan penyaringan, tugas mandiri, coding, studi kasus, perilaku, dan tahap akhir sebagai kategori persiapan, bukan sebagai nama resmi tahapan Anthropic. Anthropic mengadakan semua wawancara melalui Google Meet dan dapat mengakomodasi berbagai zona waktu.

• Penyaringan: Siapkan uraian ringkas tentang pengalaman, motivasi, dan keterkaitan Anda dengan peran Ilmuwan Data.
• Tugas mandiri: Jika Anthropic memberikan asesmen, selesaikan tanpa Claude kecuali dinyatakan sebaliknya. Pastikan asumsi, pemeriksaan, analisis, dan kesimpulan mudah diikuti.
• Coding: Untuk peran teknis, Anthropic menggunakan sarana langsung seperti Colab dan CodeSignal. Anda boleh mencari informasi, tetapi harus menguasai sintaks dasar dan pustaka standar. Bantuan AI tidak diizinkan dalam wawancara langsung kecuali Anthropic menyatakan sebaliknya.
• Studi kasus: Berlatihlah mengubah keputusan yang ambigu menjadi pertanyaan yang dapat diukur, rencana analisis, dan rekomendasi.
• Perilaku: Siapkan bukti mengenai kolaborasi, perbedaan pendapat, kesalahan, dan keputusan yang dibuat dalam ketidakpastian.
• Tahap akhir: Karena wawancara Anthropic dilakukan dari jarak jauh, gunakan kategori ini untuk berlatih berpindah antara penalaran teknis, pertimbangan, dan komunikasi melalui Google Meet.

Untuk wawancara Ilmuwan Data secara umum, susun persiapan berdasarkan kemampuan yang disebutkan dalam profil peran, bukan berdasarkan asumsi tentang nama tahapan.

• Statistik dan eksperimen: Rumuskan hipotesis, pilih metrik, bahas pengacakan dan kekuatan statistik, identifikasi bias, serta tafsirkan ketidakpastian.
• SQL dan coding: Transformasikan data, tulis kueri yang jelas, tangani catatan yang hilang atau terduplikasi, perbaiki kesalahan logika, dan jelaskan kompleksitas.
• Pertimbangan pemodelan: Pilih model dasar yang masuk akal, cegah kebocoran data, tentukan metode validasi, dan hubungkan kompromi model dengan keputusan yang akan dibuat.
• Mengomunikasikan hasil: Nyatakan kesimpulan, kuantifikasi ketidakpastian, pisahkan bukti dari asumsi, dan jelaskan temuan teknis kepada kalangan nonahli.

Anthropic menggambarkan wawancara nonteknis sebagai diskusi santai mengenai pengalaman dan motivasi, dengan waktu bagi kandidat untuk mengajukan pertanyaan. Untuk peran teknis, Anthropic menggunakan sarana coding langsung seperti Colab dan CodeSignal. Karena itu, persiapan Ilmuwan Data harus mencakup penalaran analitis praktis dan penjelasan yang mudah dipahami.

Anthropic juga melaporkan bahwa sekitar separuh staf teknisnya tidak memiliki pengalaman ML sebelumnya dan sekitar separuhnya memiliki gelar PhD. Keragaman tersebut berarti Anda perlu menyampaikan bukti Anda sendiri dengan jelas: jelaskan apa yang Anda bangun, alasan memilih suatu pendekatan, cara memeriksanya, dan perubahan yang terjadi berkat pekerjaan tersebut.

Anthropic tidak memublikasikan durasi prosesnya. Namun, Anthropic menyatakan bahwa setiap wawancara diadakan melalui Google Meet dan dapat mengakomodasi berbagai zona waktu.

Tantangan persiapannya terletak pada luasnya cakupan. Kandidat Ilmuwan Data mungkin perlu berpindah dari perancangan eksperimen ke SQL, serta dari pilihan pemodelan ke rekomendasi dalam bahasa sederhana. Berlatihlah melakukan setiap transisi tanpa menghilangkan asumsi, bukti, atau konteks keputusan.

Susun persiapan berdasarkan bidang evaluasi, bukan jawaban yang dihafalkan.

• Eksperimen: Susun rancangan eksperimen yang mencakup hipotesis, metrik utama, batas pengaman, sumber bias, dan interpretasi untuk berbagai hasil.
• SQL dan coding: Selesaikan transformasi data dalam lingkungan bergaya notebook. Berlatihlah tanpa AI sambil menggunakan dokumentasi atau pencarian biasa bila diperlukan.
• Pemodelan: Bandingkan model dasar dengan pendekatan yang lebih kompleks, lalu pertahankan alasan Anda mengenai validasi, analisis kesalahan, dan ambang keputusan.
• Komunikasi: Sajikan analisis yang sama kepada rekan teknis dan kalangan nonahli dengan mengubah kosakata, tetapi bukan buktinya.
• Bukti perilaku: Siapkan contoh ringkas yang menunjukkan tindakan, penalaran, hasil, dan hal yang akan Anda ubah.

Sebuah wawancara simulasi dapat menunjukkan bagian ketika penalaran Anda mulai sulit diikuti. Tinjau rekamannya untuk menemukan asumsi tanpa dukungan, kode yang tidak dijelaskan, dan kesimpulan yang melampaui data.