LinkedInのデータアナリスト面接プロセス

LinkedInが公開しているのは、職種別の台本ではなく採用プロセスの概要です。このページにあるスクリーニング、持ち帰り課題、ケース、行動面接、オンサイト面接は準備カテゴリーであり、LinkedInが使用する選考段階の名称ではありません。

• 採用担当者との電話。応募資格を満たし、次の段階へ進む候補者に選ばれると、採用チームが電話を設定します。採用マネージャーまたは別のチームメンバーとのビデオ通話も設定される場合があります。
• 面接段階。さらに複数のチームメンバーと会い、各面接では異なるスキル領域が重点的に評価されます。アナリストの場合、SQL、指標、コミュニケーション、判断力が自然な区分になると考えられますが、LinkedInがこれらを明記しているわけではありません。
• ケーススタディまたはホワイトボード。職種によっては、ケーススタディの発表やホワイトボード演習を求められる場合があります。アナリストはケーススタディ形式の対象となる可能性が十分にあります。
• 合否判断。LinkedInが面接後に判断を下すまで、数週間かかる場合があります。

LinkedInは、データアナリスト向け面接の回数や所要時間を公開していません。

公開されている設計では、各面接で1つのスキル領域を評価します。アナリストの場合、それぞれの対話で深く掘り下げられる可能性があります。SQL面接では次々に制約が追加され、指標の面接では数値が誤っている可能性について繰り返し問われることがあります。各領域で継続的な質問に対応できるよう準備しましょう。

一般的なデータアナリスト面接では、次の能力が評価されます。

• SQLとデータクリーニング。結合、集計、ウィンドウ関数に加え、報告前に重複やnull値を発見する能力。
• 指標とダッシュボード。2人が同じ値を算出できるよう指標を定義し、その指標が誤解を招く状況を把握する能力。
• 分析結果の伝達。結果を意思決定につなげる能力。ケーススタディの発表を求められた場合、まさにこのスキルが純粋な形で評価されます。
• ビジネス判断力。どの分析が最も重要かを選び、その選択を論理的に説明する能力。

LinkedInが公開している概要は全職種で共通です。以下の違いは一般的な採用慣行に基づいています。

• データサイエンティスト面接との比較では、モデリングや実験設計よりも、指標の定義、記述的分析、明確な提案が重視されると考えられます。
• データエンジニア面接との比較では、パイプライン設計に関する質問は少なく、欠点も含めて既存データを解釈する能力がより重視されると考えられます。
• 他社との比較で準備すべき公開済みの特徴は、各面接で1つのスキル領域を扱うこと、ケーススタディを発表する可能性があること、合否判断に数週間かかる場合があることです。

LinkedInは、面接後に判断を下すまで数週間かかる場合があると説明していますが、所要期間についてそれ以外の情報は公開していません。

難しさは掘り下げの深さにあります。1つのテーマに集中する面接では、理解の浅い領域を隠せません。そのため、SQLが得意でも指標の定義が曖昧なアナリストは、指標についての対話で弱点を見抜かれます。ケーススタディを求められた場合、発表自体がコミュニケーション能力の評価となり、その後の質問では分析が検証に耐えられるかが試されます。

公開されている構成に合わせ、1度に1領域ずつ深く準備しましょう。

• 継続的な質問に対応するSQL。面接官が次々に制約を追加する問題を練習し、確認手順を声に出して説明しましょう。
• 指標の定義。履歴書に記載した各指標について、定義、弱点、その指標によって変わった意思決定を説明できるようにしましょう。
• 発表できるケーススタディ。過去の分析を基に、根拠を説明できるグラフと最後の提案を含むケーススタディを1つ作りましょう。ケーススタディの発表は、公開されている選考内容の候補です。
• 判断力を問うケース。複数の分析から1つを選び、メンバーまたはビジネスへの影響という観点で理由を説明する練習をしましょう。
• 形式のリハーサル。SubcueAIを使った模擬面接では、継続的な追加質問を受けながら1つのスキル領域を練習できます。