Panduan Wawancara Ilmuwan Data Netflix

Untuk perekrutan New Grad, Netflix menyatakan bahwa wawancara biasanya mencakup asesmen yang dikerjakan di rumah dan dilanjutkan dengan dua putaran. Kelanjutan proses ditentukan berdasarkan umpan balik pada setiap tahap. Wawancara magang biasanya mencakup asesmen yang dikerjakan di rumah dan dilanjutkan dengan sekitar dua hingga tiga putaran. Anggap format awal karier ini sebagai konteks, bukan jaminan untuk setiap lowongan Ilmuwan Data.

Untuk persiapan Ilmuwan Data secara umum, label berikut merupakan kategori persiapan, bukan nama putaran Netflix.

• Penyaringan: Berlatihlah merangkum latar belakang, kekuatan analitis, dan pekerjaan yang menarik bagi Anda.
• Tugas yang dikerjakan di rumah: Buat analisis yang jelas dengan asumsi yang dinyatakan, metode yang tepat, kode yang mudah dibaca, dan rekomendasi yang ringkas.
• Pemrograman: Tulis dan jelaskan SQL serta kode serbaguna sambil memeriksa kasus-kasus khusus.
• Studi kasus: Ubah pertanyaan produk yang ambigu menjadi metrik, hipotesis, rencana analisis, dan keputusan.
• Perilaku: Siapkan bukti mengenai kolaborasi, perbedaan pendapat, penilaian, dan pembelajaran.
• Percakapan bergaya wawancara di kantor: Latih perpindahan antara pembahasan teknis yang mendalam, penalaran bisnis, dan komunikasi dengan bahasa sederhana.

Netflix menyatakan bahwa pewawancara mengevaluasi keterampilan teknis jika relevan, keterampilan khusus untuk peran tersebut, dan keterampilan perilaku. Mereka juga ingin memahami keahlian Anda dan jenis pekerjaan yang membuat Anda bersemangat. Sajikan bukti yang sesuai: sebutkan keputusannya, jelaskan metode dan komprominya, uraikan hasilnya, serta terangkan apa yang membuat pekerjaan tersebut bermakna bagi Anda.

Dalam latihan wawancara Ilmuwan Data secara umum, tugas yang dikerjakan di rumah dapat menguji struktur analitis dan komunikasi tertulis. Pemrograman dapat menguji kefasihan menggunakan SQL, manipulasi data, ketepatan, dan kemampuan menjelaskan. Studi kasus dapat menguji statistik, eksperimen, pemilihan metrik, dan pertimbangan pemodelan. Diskusi perilaku dapat menguji cara Anda bekerja dengan mitra, merespons ketidakpastian, dan menyampaikan hasil kepada orang yang bukan ahli.

Dibandingkan dengan persiapan rekayasa perangkat lunak, persiapan Ilmuwan Data mencakup tambahan berupa inferensi statistik, desain eksperimen, interpretasi metrik, dan ketidakpastian. Kode yang benar hanyalah sebagian dari jawaban; Anda juga harus menjelaskan apakah data mendukung kesimpulan tersebut.

Dibandingkan dengan peran yang berfokus pada analitik, persiapan mungkin lebih menekankan pemilihan model, validasi, dan biaya kesalahan. Dibandingkan dengan peran pembelajaran mesin yang berfokus pada produksi, persiapan mungkin lebih menekankan pertanyaan kausal dan dukungan pengambilan keputusan. Rencana yang seimbang tetap harus mencakup semua batasan tersebut.

Netflix menggambarkan bidang penilaiannya sebagai keterampilan teknis, khusus untuk peran, dan perilaku. Hubungkan ketiganya dengan menyajikan setiap proyek sebagai rangkaian dari pertanyaan menuju metode, hasil, keputusan, dan kolaborasi.

Netflix tidak memublikasikan durasi proses tersebut.

Tantangan bagi kandidat Ilmuwan Data adalah luasnya penalaran yang diperlukan. Anda mungkin perlu beralih dari detail SQL ke validitas eksperimen, lalu menjelaskan rekomendasi tanpa istilah teknis yang ringkas. Untuk wawancara New Grad, kelanjutan proses bergantung pada umpan balik di setiap tahap, jadi tunjukkan asumsi dan penalaran Anda alih-alih hanya menyajikan jawaban akhir. Jumlah putaran magang bersifat perkiraan, jadi bersiaplah menghadapi sejumlah variasi.

Susun persiapan berdasarkan bidang penilaian yang disebutkan dan pekerjaan inti seorang Ilmuwan Data.

• Statistik dan eksperimen: Berlatihlah menentukan hipotesis, memilih metrik, mengidentifikasi bias, menafsirkan ketidakpastian, dan menjelaskan batasan kausal.
• SQL dan pemrograman: Tulis kueri dengan penggabungan, agregasi, logika jendela, serta penanganan data yang hilang atau terduplikasi secara cermat. Jelaskan mengapa setiap langkah sudah tepat.
• Pertimbangan pemodelan: Bandingkan pendekatan sederhana dan kompleks, pilih metode validasi, serta bahas biaya kesalahan, pergeseran data, dan keterinterpretasian.
• Komunikasi: Ubah analisis menjadi rekomendasi singkat untuk audiens nonteknis, termasuk risiko dan tindakan selanjutnya.
• Bukti perilaku: Siapkan proyek yang menunjukkan keterampilan, keputusan, kolaborasi, dan pekerjaan yang membuat Anda bersemangat.

Akhiri dengan wawancara simulasi yang memadukan pertanyaan teknis, studi kasus, dan tantangan lanjutan. Tinjau apakah penalaran Anda telah dinyatakan secara eksplisit, bukan sekadar apakah kesimpulan Anda benar.