Guida al colloquio da Data Scientist presso LinkedIn

Le etichette screening, prova da svolgere a casa, programmazione, caso di studio, colloquio comportamentale e colloquio in sede sono categorie di preparazione, non nomi delle fasi di selezione di LinkedIn.

• Chiamata con il recruiter: se soddisfi i requisiti e vieni selezionato per proseguire, il team di recruiting programma una chiamata.
• Possibile videochiamata: il team può anche organizzare una videochiamata con il responsabile delle assunzioni o un altro membro del team.
• Fase dei colloqui: incontri diversi altri membri del team e ogni colloquio si concentra su un'area di competenza differente.
• Esercizio legato al ruolo: potrebbe esserti chiesto di presentare un caso di studio o completare un esercizio alla lavagna.

LinkedIn afferma che i suoi colloqui si concentrano su diverse aree di competenza. In generale, per i colloqui da Data Scientist, preparati in queste categorie:

• Screening: illustra il tuo percorso, il contributo che hai dato ai lavori precedenti e perché le tue decisioni sono state importanti.
• Prova da svolgere a casa: struttura un'analisi, dichiara le ipotesi, verifica la qualità dei dati e presenta conclusioni che un'altra persona possa seguire.
• Programmazione: scrivi istruzioni SQL e codice chiari, verifica i casi limite e spiega perché la soluzione è corretta.
• Caso di studio: scegli le metriche, progetta un esperimento, interpreta l'incertezza e difendi i compromessi di modellazione.
• Colloquio comportamentale: fornisci prove concrete di collaborazione, capacità di giudizio e comunicazione con persone non esperte.
• Colloquio in sede: collega il ragionamento tecnico a una raccomandazione concisa, adattandoti alle domande di approfondimento.

La preparazione da Data Scientist differisce da quella per ruoli incentrati soprattutto sull'implementazione, perché devi collegare ragionamento statistico, codice, scelte di modellazione e una spiegazione pronta a supportare una decisione. LinkedIn non pubblica un confronto specifico tra il ruolo di Data Scientist e gli altri ruoli, quindi non presumere che vi sia una ponderazione particolare oltre ai dettagli noti del processo.

Da un'azienda all'altra, l'equilibrio tra sperimentazione, programmazione, modellazione e giudizio sul prodotto può cambiare. Preparati a rendere esplicite le tue ipotesi e a spiegare in che modo le prove supportano la tua raccomandazione. Poiché LinkedIn può richiedere la presentazione di un caso di studio o un esercizio alla lavagna a seconda del ruolo, esercitati sia in una presentazione strutturata sia nella risoluzione dal vivo di un problema.

LinkedIn afferma che potrebbero essere necessarie diverse settimane per giungere a una decisione dopo i colloqui. LinkedIn non comunica quanto duri l'intero processo, dal primo contatto alla decisione.

Considera la difficoltà come una questione di ampiezza delle competenze. La preparazione da Data Scientist può richiedere di passare tra statistica, sperimentazione, SQL, programmazione, giudizio nella modellazione e comunicazione in un linguaggio semplice. La tua preparazione dipende dalla capacità di collegare queste competenze mentre rispondi alle domande, non soltanto di affrontare ogni argomento separatamente.

• Crea una raccolta di evidenze: seleziona progetti che dimostrino giudizio analitico, capacità di esecuzione tecnica, collaborazione e conseguenze misurabili, senza esagerare il tuo contributo.
• Esercitati con statistica e sperimentazione: affronta la scelta delle metriche, la randomizzazione, le distorsioni, i fattori confondenti, l'incertezza e l'interpretazione.
• Esercitati con SQL e programmazione: interroga tabelle realistiche, manipola i dati, verifica i casi limite e descrivi il tuo ragionamento.
• Difendi le decisioni di modellazione: confronta gli approcci considerando ipotesi, scelte di validazione, interpretabilità e costi aziendali.
• Comunica i risultati: spiega la stessa analisi a un collega tecnico e a una persona non esperta, concludendo con una raccomandazione chiara e una limitazione.
• Simula il formato: presenta oralmente un caso, risolvi un problema alla lavagna e rispondi alle domande di approfondimento. Un colloquio simulato con SubcueAI può aiutarti a esercitarti nei passaggi tra queste competenze.

Poiché ogni colloquio di LinkedIn si concentra su un'area di competenza diversa, fai in modo che le tue evidenze siano facili da valutare: descrivi il problema, la tua scelta, le prove a sostegno e il risultato.