Come Google seleziona gli analisti dati

Google pubblica una panoramica del processo di assunzione di Google, che rimane la stessa sia per chi si candida come analista sia per chi si candida come ingegnere.

• Conversazioni con il recruiter. Si inizia con una o due brevi conversazioni telefoniche o in video. Servono a valutare le competenze essenziali per il ruolo e a presentarti l'organizzazione e il team, quindi prepara una sintesi chiara del tuo lavoro analitico prima della prima chiamata.
• Un piccolo progetto, a seconda del ruolo. Google potrebbe chiederti di completare un breve lavoro prima dei colloqui, da un caso di studio a esempi di scrittura o codice. Per un analista, la forma più naturale è un caso di studio basato su un dataset, anche se Google non specifica per quali ruoli sia previsto.
• La serie di colloqui. Questa fase comprende diversi colloqui, in video o di persona, con dipendenti di Google che si alternano, e non prevede rompicapi.
• Decisione e offerta. Google riunisce la candidatura e i riscontri dei colloqui, considera diversi punti di vista, prende una decisione sull'assunzione e affida al recruiter la presentazione dell'offerta.

Google non comunica quanti colloqui debba sostenere un analista né quanto duri il processo. In questa pagina, screening, prova da svolgere a casa, caso di studio, colloquio comportamentale e colloquio in sede sono categorie di preparazione, non i nomi usati da Google per le varie fasi.

Ogni candidato viene valutato secondo rubriche chiare, uguali per tutte le persone prese in considerazione per il ruolo. Gli intervistatori pongono domande aperte pertinenti al ruolo per capire come risolvi i problemi, come interagisci con un team e quali sono i tuoi punti di forza. Una domanda aperta sostenuta da una rubrica premia un metodo evidente: chiarisci la vera domanda a cui stai rispondendo, i dati necessari, il controllo che eseguiresti e la decisione supportata dal risultato.

In generale, i colloqui per analisti dati valutano:

• SQL e pulizia dei dati. Join, aggregazioni, funzioni finestra e capacità di individuare duplicati, valori nulli e problemi di fuso orario prima che compromettano una metrica.
• Metriche e dashboard. Definire con precisione una metrica, sapere cosa la influenza e riconoscere quando una dashboard sta rispondendo alla domanda sbagliata.
• Comunicazione dei risultati. Trasformare una tabella in una frase sulla quale un responsabile possa basare una decisione.
• Capacità di giudizio aziendale. Scegliere quale tra diverse analisi valga la pena svolgere per prima.

Durante i colloqui di Google non è consentito usare strumenti di intelligenza artificiale, quindi esercitati a spiegare l'analisi senza affidarti a uno schermo.

Il processo pubblicato è identico per questi ruoli; cambia l'enfasi delle domande aperte, e quanto segue descrive una prassi generale, non una regola di Google.

• Rispetto ai colloqui per data scientist, aspettati meno modellazione e progettazione di esperimenti e maggiore attenzione alla definizione delle metriche, all'analisi descrittiva e a raccomandazioni chiare.
• Rispetto ai colloqui per data engineer, aspettati meno domande sull'architettura delle pipeline e sui sistemi distribuiti e più attenzione all'interpretazione di dati già esistenti, inclusi i relativi problemi di qualità.
• Rispetto ad altre aziende, gli elementi distintivi dichiarati sono la rubrica condivisa da ogni intervistatore, la serie di colloqui con diversi dipendenti di Google e l'affermazione esplicita che non sono previsti rompicapi. La coerenza tra i vari colloqui conta più di una singola risposta eccezionale.

Google non pubblica una tempistica. Le fasi su cui puoi pianificare la preparazione sono le conversazioni con il recruiter, un eventuale piccolo progetto, la serie di colloqui e il periodo in cui i riscontri provenienti da più prospettive vengono riuniti per prendere una decisione.

La difficoltà nasce dall'ampiezza degli argomenti e dalla necessità di essere coerenti, non da domande trabocchetto. La stessa rubrica viene applicata da intervistatori che si alternano, quindi un analista capace di ragionare chiaramente su una metrica mentre riceve domande da più angolazioni ottiene risultati migliori di chi ha preparato un solo racconto. Le domande sulla capacità di giudizio aziendale sono volutamente aperte; raramente esiste un'unica risposta corretta, ma deve essere difendibile.

Organizza la preparazione intorno ai tre aspetti esaminati dalla rubrica: come risolvi i problemi, come lavori con un team e quali sono i tuoi punti di forza.

• SQL sotto osservazione. Risolvi i problemi descrivendo ogni passaggio, inclusi i controlli di plausibilità che eseguiresti sul risultato.
• Storie sulle metriche. Prepara casi in cui hai definito o corretto una metrica, spiegando cosa non funzionava prima e quale decisione è cambiata in seguito.
• Un caso di studio che sai difendere. Se Google richiede un piccolo progetto, scrivilo come se ogni grafico dovesse essere messo in discussione, perché durante i colloqui lo sarà.
• Prove del lavoro in team e dei punti di forza. Prepara episodi specifici: un disaccordo con uno stakeholder oppure un'analisi ignorata e ciò che hai fatto dopo.
• Esercitati ad alta voce. Un colloquio simulato con SubcueAI ti aiuta a fare pratica conversando su domande analitiche aperte; metti poi da parte ogni strumento per i veri colloqui di Google, nei quali l'assistenza dell'intelligenza artificiale non è consentita.