Metaのデータアナリスト面接

Metaは、データアナリストに特化したプロセスを公開していません。公開されているのはソフトウェアエンジニア向けの面接プロセスであり、文書化された唯一の参考情報であるため、ここではその旨を明記して説明します。

• 技術スクリーニング（ソフトウェアエンジニア向け）。Metaのエンジニアと行う45分間の面接で、主にコーディングが扱われます。内訳は自己紹介が5分、コーディングが35分、応募者からの質問が5分です。リモートでは共同編集ツール、対面ではホワイトボードを使用します。
• 一連の本面接（ソフトウェアエンジニア向け）。コーディング面接、設計面接、過去の職務経験と志望動機を扱う行動面接で構成され、設計面接と行動面接はそれぞれ45分間です。

アナリストにとって、公開済みのプロセスから分かるのは、時間制限があり、面接ごとに単一のテーマを扱い、行動面接が独立して設けられるというMetaの面接スタイルです。面接回数、持ち帰り課題の有無、コーディングがSQLを意味するかどうかは分かりません。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、オンサイトは準備上の分類であり、Metaが使用する選考段階の名称ではありません。

公開済みの面接プロセスでは、技術的な実行力、設計、過去の職務経験を別々の面接で評価します。これはエンジニアリング面接からの推測であることを踏まえつつ、アナリストも同様の区分にアナリスト向けの内容を当てはめて準備するとよいでしょう。

一般に、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、ウィンドウ関数を素早く正確に記述し、回答を報告する前に重複値やnull値を見つける能力です。
• 指標とダッシュボード。誰が計算しても同じ値にな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です。
• 分析結果の伝達。結果を意思決定につなげる能力であり、過去の仕事を扱う行動面接では、その実例を示すことが求められます。
• ビジネス判断力。どの分析を最初に行うべきかを選び、その選択を説明する能力です。

Metaはソフトウェアエンジニアリング以外について職種別の情報を公開していないため、以下の違いは一般的な実務慣行に基づきます。

• 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の比重が低く、指標の定義、記述的分析、明確な提案の比重が高いと考えられます。
• データエンジニア面接との比較では、パイプラインのアーキテクチャに関する内容は少なく、既存データの欠陥も含めて解釈する能力がより重視されると考えられます。
• 公開済みのエンジニアリング面接との比較では、アナリストのコーディングは汎用プログラミングではなくSQLを意味し、設計面接がある場合は、システムではなく指標や分析計画を扱う可能性が高いでしょう。

公開されている面接時間は面接ごとに45分で、ソフトウェアエンジニア向けのコーディング面接では、そのうち35分がコーディングに充てられます。Metaは、どの職種についても選考全体の期間を公開していません。

アナリスト面接でも同様に時間が区切られるなら、難しさは内容の密度にあります。休憩なしで一つの技術課題に取り組み、その後の別の面接では過去の仕事を正確に説明する必要があります。時間を計ってSQLを練習し、過去の分析を1分で要約できるアナリストは対応しやすい一方、調子が出るまでに時間を要するアナリストには難しいでしょう。

公開済みの技術、設計、行動という区分に沿って、アナリスト向けの内容を準備しましょう。

• 時間制限付きSQL。共同編集ツールで35分ごとに問題を練習し、確認作業を声に出して説明します。
• 指標に関する事例。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す。
• 分析計画。曖昧なプロダクト上の問いを、指標、比較方法、交絡要因、提案を含む計画に落とし込む練習をします。
• 過去の仕事と志望動機。公開済みの行動面接では両方が扱われます。具体的な出来事と、その職種を希望する率直な理由を用意しましょう。
• 形式のリハーサル。SubcueAIを使った模擬面接では、時間制限付きの単一の技術課題と、それに続く追加質問を練習できます。