Panduan Wawancara Ilmuwan Data Spotify

Langkah pertama adalah wawancara melalui video atau telepon bersama perekrut untuk membahas diri Anda, peran Ilmuwan Data, dan latar belakang Anda. Wawancara kedua dilakukan bersama satu atau dua anggota tim. Putaran akhir biasanya melibatkan pertemuan dengan beberapa anggota band dari berbagai bagian bisnis.

Ketika beberapa pewawancara hadir, satu orang memimpin dan yang lainnya mengamati. Spotify menggunakan Google Meet dan Zoom untuk wawancara video, serta CoderPad dan Mural untuk bagian yang lebih teknis.

Untuk persiapan, perlakukan penyaringan awal, tugas yang dikerjakan di rumah, coding, studi kasus, wawancara perilaku, dan wawancara di lokasi sebagai kategori persiapan, bukan nama resmi putaran yang dipublikasikan Spotify. Konfirmasikan format wawancara khusus Anda dengan perekrut.

Persiapan umum untuk Ilmuwan Data harus mencakup beberapa area penilaian. Tahap penyaringan awal memerlukan penjelasan ringkas mengenai latar belakang dan minat Anda terhadap peran tersebut. Latihan statistik dan eksperimen harus mencakup desain studi, metrik, ketidakpastian, bias, dan interpretasi. Latihan SQL dan coding harus menunjukkan logika yang benar dan penalaran yang jelas. Latihan studi kasus dan pemodelan harus memperlihatkan asumsi yang kuat, pertimbangan untung-rugi, dan validasi. Latihan komunikasi harus mengubah temuan teknis menjadi keputusan yang dapat dipahami oleh orang nonteknis.

Pewawancara Spotify juga menilai keselarasan dengan nilai-nilai, rasa tanggung jawab, kemampuan beradaptasi, kolaborasi, dan motivasi. Siapkan contoh konkret yang menjelaskan situasi, keputusan Anda, kontribusi Anda, serta perubahan yang terjadi berkat pekerjaan Anda.

Perbedaan utamanya adalah perpaduan keterampilan. Wawancara Ilmuwan Data secara umum sering mengharuskan Anda menghubungkan desain eksperimen, SQL, coding, dan pertimbangan pemodelan dengan rekomendasi yang jelas. Dibandingkan dengan peran yang lebih berfokus pada perangkat lunak, berikan perhatian lebih pada pemilihan metrik, penafsiran ketidakpastian, pengujian asumsi, dan penjelasan konsekuensi bisnis.

Struktur wawancara juga berbeda-beda di setiap perusahaan, jadi jangan berasumsi bahwa tugas yang dikerjakan di rumah atau studi kasus akan muncul pada posisi tertentu. Dasarkan persiapan Spotify Anda pada alur yang telah diketahui, yaitu dari percakapan dengan perekrut hingga wawancara tim dan pertemuan akhir dengan orang-orang dari berbagai bagian bisnis.

Spotify tidak memublikasikan berapa lama proses tersebut berlangsung. Tanyakan kepada perekrut mengenai jadwal, tenggat waktu, dan format setiap percakapan mendatang.

Tantangannya terletak pada luasnya cakupan: Anda mungkin harus beralih dari pengalaman pribadi dan nilai-nilai ke statistik, kode, pilihan pemodelan, serta penjelasan untuk audiens yang berbeda. Karena putaran akhir biasanya melibatkan orang-orang dari berbagai bagian bisnis, bersiaplah untuk mempresentasikan proyek yang sama pada tingkat teknis dan nonteknis.

• Latar belakang: Susun penjelasan ringkas mengenai pengalaman, kecocokan dengan peran, dan pekerjaan Ilmuwan Data Anda yang paling relevan.
• Statistik dan eksperimen: Berlatihlah merumuskan hipotesis, memilih metrik, mengidentifikasi bias, dan menafsirkan hasil yang tidak pasti.
• SQL dan coding: Kerjakan tugas manipulasi dan analisis data sambil menjelaskan logika, pemeriksaan, dan kasus khusus yang Anda pertimbangkan.
• Pertimbangan pemodelan: Berlatihlah memilih pendekatan, mempertahankan asumsi, membandingkan pertimbangan untung-rugi, dan memvalidasi hasil.
• Komunikasi: Jelaskan suatu analisis kepada rekan teknis, lalu sampaikan kembali nilai analisis tersebut bagi pengambilan keputusan kepada orang nonteknis.
• Bukti perilaku: Siapkan contoh yang menunjukkan rasa tanggung jawab, kemampuan beradaptasi, kolaborasi, motivasi, dan keselarasan dengan nilai-nilai.