Guida al colloquio per data scientist presso JPMorganChase

JPMorganChase utilizza valutazioni standardizzate per alcune posizioni e comunica ai candidati quando il loro ruolo ne richiede una. I possibili formati includono colloqui strutturati dal vivo, colloqui registrati on demand e valutazioni virtuali delle competenze. La sequenza seguente è una guida alla preparazione, non un elenco di nomi confermati delle fasi di selezione di JPMorganChase.

• Screening: Prepara una sintesi concisa del tuo percorso, del tuo interesse per il ruolo e del lavoro analitico più pertinente.
• Prova da svolgere a casa: Esercitati a trasformare un dataset con obiettivi aperti in un’analisi difendibile, con ipotesi e conclusioni chiare.
• Programmazione: Ripassa SQL, manipolazione dei dati e debugging, ed esercitati a spiegare le tue scelte mentre lavori.
• Caso: Struttura un problema ambiguo, scegli metriche adeguate e discuti i compromessi prima di proporre un modello.
• Comportamentale: Prepara esempi basati su fatti riguardo a collaborazione, capacità di giudizio, difficoltà e comunicazione con interlocutori non tecnici.
• Colloqui finali: Preparati a combinare ragionamento tecnico, analisi di casi e comunicazione durante una serie più ampia di conversazioni.

I colloqui per data scientist verificano generalmente la capacità di collegare ragionamento statistico, implementazione, decisioni di modellazione e comunicazione. Per alcuni ruoli, JPMorganChase utilizza anche videocolloqui registrati per valutare la competenza linguistica, l’esposizione orale o le capacità tecniche.

• Statistica e sperimentazione: Definisci ipotesi, seleziona metriche, individua distorsioni, interpreta l’incertezza e spiega che cosa un risultato non dimostra.
• SQL e programmazione: Produci una logica corretta, gestisci i casi limite e spiega come convalideresti il risultato.
• Capacità di giudizio nella modellazione: Abbina il metodo alla decisione, confronta le alternative, previeni la fuga di informazioni e considera l’interpretabilità.
• Comunicazione: Traduci metodi e risultati in implicazioni che una persona non esperta possa comprendere e mettere in discussione.

Rispetto ai colloqui incentrati su un’unica disciplina, la preparazione per un ruolo da data scientist deve collegare diversi tipi di evidenze. Una query corretta è più convincente se sai spiegare la metrica che produce; un modello valido è incompleto senza ipotesi, convalida e una spiegazione chiara di come il suo risultato supporti una decisione.

JPMorganChase descrive il proprio sistema di valutazione come condizionale. Le valutazioni standardizzate si applicano soltanto ad alcune posizioni e i candidati vengono informati quando sono richieste. Quando prevista, una valutazione tecnica può consistere in un test online oppure in un colloquio tecnico durante il quale il candidato dimostra dal vivo le proprie competenze. Non dare per scontato che ogni posizione aperta per data scientist utilizzi tutti i formati.

JPMorganChase non rende nota la durata del processo. Se è richiesto un colloquio registrato on demand, deve essere completato entro il periodo stabilito utilizzando un dispositivo dotato di videocamera e microfono.

Molte valutazioni potrebbero non poter essere ripetute per un periodo stabilito e JPMorganChase informa i candidati quando si applica una limitazione alla ripetizione. Leggi attentamente ogni invito, controlla l’attrezzatura prima di iniziare e riserva del tempo senza interruzioni. Nella preparazione generale per un ruolo da data scientist, aspettati che la difficoltà consista nel passare con precisione dalla statistica al codice, alle decisioni di modellazione e alle spiegazioni in un linguaggio semplice.

Fai in modo che le esercitazioni rispecchino la valutazione. Inizia dai fondamenti statistici e dalla progettazione degli esperimenti, quindi affronta esercizi di SQL e programmazione illustrando ad alta voce il tuo ragionamento. Prosegui con casi di modellazione che richiedano ipotesi, scelte di convalida e valutazione dei compromessi.

Concludi ogni sessione di esercitazione spiegando il risultato a un pubblico non tecnico. Usa un colloquio simulato per verificare se le tue risposte rimangono strutturate anche di fronte a domande di approfondimento. Per ogni progetto che racconti, indica il problema, il tuo contributo, le evidenze alla base della tua decisione e che cosa cambieresti disponendo di dati migliori.