Guida al colloquio NVIDIA per Data Scientist

Per prepararti, considera le categorie di screening, prova da svolgere a casa, programmazione, caso pratico, colloquio comportamentale e colloquio in sede. Sono categorie utili alla preparazione, non i nomi ufficiali delle fasi pubblicati da NVIDIA.

• Colloqui telefonici: I candidati a tempo pieno iniziano generalmente con colloqui telefonici, mentre i tirocinanti di solito sostengono soltanto colloqui telefonici.
• Colloqui successivi: I candidati a tempo pieno proseguono con colloqui virtuali o in presenza. Incontrano il responsabile delle assunzioni, membri del team e dipendenti di altri gruppi in incontri individuali, piccoli gruppi o commissioni.
• Esercizio di programmazione: Ai candidati tecnici potrebbe essere chiesto di completarne uno, solitamente utilizzando HackerRank, una lavagna o un portatile fornito da NVIDIA.
• Colloquio in sede: Prima che possano essere presi in considerazione per un'offerta, i candidati devono completare un colloquio in presenza presso un ufficio NVIDIA.
• Insider Chat: A tutti i candidati viene proposto un incontro facoltativo di 15 minuti durante il colloquio finale. Non influisce sulla decisione di assunzione.

Nei colloqui per Data Scientist in generale, queste categorie di preparazione coprono le principali competenze che potresti dover dimostrare.

• Screening: Chiara definizione del problema, esperienza pertinente e spiegazioni concise per chi non è esperto.
• Prova da svolgere a casa: Analisi organizzata, ipotesi difendibili, lavoro riproducibile e conclusione diretta.
• Programmazione: SQL corretto, codice leggibile, convalida sensata e capacità di spiegare i compromessi durante il lavoro.
• Caso pratico: Statistica, progettazione di esperimenti, scelta delle metriche, valutazione dei modelli e decisioni in condizioni di incertezza.
• Colloquio comportamentale: Come comunichi il disaccordo, impari da risultati deludenti e colleghi il lavoro tecnico a una decisione.
• Colloquio in sede: Dimostrazioni coerenti nelle capacità di ragionamento tecnico, comunicazione e risposta alle domande di approfondimento.

La preparazione per Data Scientist è più ampia della sola programmazione algoritmica. Collega inferenza statistica, sperimentazione, SQL, programmazione, selezione dei modelli e capacità esplicativa, anziché esercitare ogni competenza separatamente.

Rispetto alla preparazione generale per l'ingegneria del software, dedica più tempo all'incertezza, alla validità degli esperimenti, alla scelta delle metriche e all'interpretazione. Rispetto a una preparazione incentrata esclusivamente sull'analisi dei dati, preparati a difendere le ipotesi dei modelli, i riferimenti di base, le modalità di errore e i compromessi. L'equilibrio varia in base al ruolo e al team.

I possibili formati degli esercizi di programmazione di NVIDIA rendono utile l'adattabilità: esercitati a produrre soluzioni corrette sia su una lavagna sia su un portatile e mantieni comprensibile il ragionamento senza fare affidamento su un editor.

I colloqui individuali, in piccoli gruppi e con una commissione durano solitamente 30-60 minuti ciascuno. La maggior parte dei candidati riceve una decisione entro alcune settimane dal primo colloquio. NVIDIA non pubblica una durata fissa per ogni processo.

Per un candidato Data Scientist, la difficoltà principale è l'ampiezza delle competenze: potresti dover passare da SQL o dal codice al ragionamento statistico, alla scelta dei modelli e a una raccomandazione espressa in termini semplici. Poiché i candidati incontrano persone del team che assume e di altri gruppi, presenta ogni esempio con un contesto sufficiente affinché pubblici diversi possano seguirlo.

• Consolida le basi statistiche: Ripassa la formulazione delle ipotesi, le distorsioni, i fattori confondenti, l'incertezza, la validità degli esperimenti e la differenza tra significatività statistica e pratica.
• Scrivi da zero il lavoro sui dati: Esercitati con join SQL, aggregazioni, funzioni finestra, gestione dei dati mancanti e convalida. Spiega perché ogni passaggio è necessario.
• Difendi le scelte di modellazione: Parti da un modello di riferimento, dichiara le ipotesi, scegli i criteri di valutazione, esamina le modalità di errore e spiega quali evidenze cambierebbero la tua decisione.
• Traduci i risultati: Esercitati a trasformare un'analisi in una breve raccomandazione per chi non è esperto, includendo l'incertezza e una sensata azione successiva.
• Prova i diversi formati: Svolgi un colloquio simulato in SubcueAI prima della sessione effettiva. Esercitati su una lavagna e su un portatile, quindi rispondi alle domande di approfondimento in conversazioni individuali e in stile commissione.
• Rispetta le regole del colloquio: NVIDIA afferma che l'uso durante un colloquio di strumenti esterni non autorizzati, come ChatGPT, comporta la squalifica. Utilizza soltanto le risorse esplicitamente approvate dall'intervistatore.