Guida al colloquio per Data Scientist presso Netflix

Per le assunzioni New Grad, Netflix afferma che i colloqui includono generalmente una prova da svolgere a casa seguita da due fasi. Il passaggio alla fase successiva si basa sul feedback ricevuto in ciascuna fase. I colloqui per i tirocini includono generalmente una prova da svolgere a casa seguita da circa due o tre fasi. Considera questi formati per candidati all'inizio della carriera come indicazioni di contesto, non come una garanzia valida per ogni posizione di Data Scientist.

Per una preparazione più ampia al ruolo di Data Scientist, le seguenti etichette indicano categorie di preparazione, non i nomi delle fasi di selezione di Netflix.

• Screening: Esercitati a riassumere il tuo percorso, i tuoi punti di forza analitici e il lavoro che ti interessa.
• Prova da svolgere a casa: Produci un'analisi chiara, con ipotesi esplicite, metodi solidi, codice leggibile e una raccomandazione concisa.
• Programmazione: Scrivi e spiega codice SQL e in linguaggi general-purpose, verificando i casi limite.
• Caso: Trasforma una domanda di prodotto ambigua in metriche, ipotesi, un piano di analisi e una decisione.
• Comportamentale: Prepara esempi concreti su collaborazione, disaccordo, capacità di giudizio e apprendimento.
• Conversazioni in stile onsite: Esercitati a passare dall'approfondimento tecnico al ragionamento aziendale e alla comunicazione in un linguaggio semplice.

Netflix afferma che gli intervistatori valutano, ove applicabili, le competenze tecniche, quelle specifiche del ruolo e quelle comportamentali. Vogliono anche comprendere le tue competenze e il tipo di lavoro che ti entusiasma. Presenta quindi esempi concreti: indica la decisione, spiega il metodo e i compromessi, descrivi il risultato e chiarisci che cosa ha reso il lavoro significativo per te.

Nella preparazione generale ai colloqui per Data Scientist, la prova da svolgere a casa può valutare la struttura analitica e la comunicazione scritta. La programmazione può verificare la padronanza di SQL, la manipolazione dei dati, la correttezza e la capacità di spiegazione. I casi possono valutare statistica, sperimentazione, scelta delle metriche e capacità di giudizio nella modellazione. Il confronto comportamentale può verificare come collabori con gli interlocutori, reagisci all'incertezza e comunichi i risultati a chi non è esperto.

Rispetto alla preparazione per l'ingegneria del software, quella per Data Scientist include anche inferenza statistica, progettazione degli esperimenti, interpretazione delle metriche e gestione dell'incertezza. Il codice corretto è solo una parte della risposta: dovresti anche spiegare se i dati supportano la conclusione.

Rispetto a un ruolo incentrato sull'analisi, la preparazione può attribuire maggiore importanza alla selezione e alla validazione dei modelli, nonché al costo degli errori. Rispetto a un ruolo di machine learning incentrato sulla produzione, può dare maggiore rilievo alle domande causali e al supporto decisionale. Un piano equilibrato dovrebbe comunque coprire tutti questi aspetti.

Netflix descrive le aree di valutazione come tecniche, specifiche del ruolo e comportamentali. Collegale presentando ciascun progetto come una sequenza che parte dalla domanda e arriva al metodo, al risultato, alla decisione e alla collaborazione.

Netflix non comunica la durata del processo.

La difficoltà per un candidato Data Scientist deriva dall'ampiezza delle capacità di ragionamento richieste. Potresti dover passare dai dettagli di SQL alla validità di un esperimento e poi spiegare una raccomandazione senza ricorrere a scorciatoie tecniche. Nei colloqui New Grad, il passaggio alla fase successiva dipende dal feedback ricevuto in ciascuna fase, quindi rendi espliciti le tue ipotesi e il tuo ragionamento anziché presentare soltanto una risposta finale. Il numero di fasi per i tirocini è approssimativo, quindi preparati a possibili variazioni.

Organizza la preparazione intorno alle aree di valutazione dichiarate e alle attività fondamentali di un Data Scientist.

• Statistica e sperimentazione: Esercitati a definire ipotesi, selezionare metriche, individuare distorsioni, interpretare l'incertezza e spiegare i limiti causali.
• SQL e programmazione: Scrivi query con join, aggregazioni, funzioni finestra e una gestione accurata dei dati mancanti o duplicati. Spiega perché ogni passaggio è corretto.
• Capacità di giudizio nella modellazione: Confronta approcci semplici e complessi, scegli i metodi di validazione e discuti i costi degli errori, il drift e l'interpretabilità.
• Comunicazione: Trasforma un'analisi in una breve raccomandazione per un pubblico non tecnico, includendo rischi e azioni successive.
• Esempi comportamentali: Prepara progetti che mostrino le tue competenze, le tue decisioni, la collaborazione e il lavoro che ti entusiasma.

Concludi con un colloquio simulato che combini domande tecniche, un caso e domande di approfondimento. Valuta se il tuo ragionamento era esplicito, non soltanto se la conclusione era corretta.